Mô hình mạng giao thông thông minh ba tầng và giải pháp giảm thiểu độ trễ truyền tin ứng dụng phương pháp học tăng cường

Abstract

Ứng dụng công nghệ điện toán đám mây di động (MCC) và điện toán biên di động (MEC) để giảm tải tác vụ tính toán là hướng tiếp cận đầy hứa hẹn cho phép các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp có thể thực thi trên các phương tiện giao thông thông minh. Hầu hết các nghiên cứu về giảm tải hiện nay tập trung vào sử dụng một mô hình đơn nhất là MEC hoặc MCC. Trong báo cáo này, chúng tôi nghiên cứu việc sử dụng kết hợp các công nghệ trong một mạng giao thông thông minh ba tầng V2X, trong đó phương tiện giao thông có thể giảm tải các tác vụ tính toán bằng cả MEC và MCC. Cụ thể, chúng tôi xem xét các xác suất tối ưu để định tuyến truyền tải trên ba đường truyền tin bao gồm: V2I, V2N và I2N. Nghiên cứu của chúng tôi có các đóng góp chính: Thứ nhất, chúng tôi đề xuất mô hình toán học tính toán chính xác độ trễ xử lý của các tác vụ, và công thức tìm lời giải tối ưu để đạt được độ trễ tối thiểu. Thứ hai, chúng tôi đề xuất phương pháp tối ưu dựa trên giải thuật di truyền (GA). Thứ ba, nhận thấy yếu điểm của GA, chúng tôi đề xuất một giải thuật ứng dụng kỹ thuật học tăng cường: multi-agent multi-armed bandits (MAB) với cải tiến cơ chế khám phá dựa trên hàm Sigmoid (SEM) để tối thiểu hóa độ trễ. Kết quả thí nghiệm cho thấy rằng thuật toán GA chúng tôi đề xuất trong mô hình ba tầng có thể rút ngắn độ trễ lên đến 99,9% so với các mô hình hai tầng hiện có, cơ chế khám phá cải tiến SEM chúng tôi đề xuất có độ trễ các tác vụ trung bình giảm 35% so với MAB cơ bản, thí nghiệm cũng cho thấy thuật toán MAB cải tiến rút ngắn độ trễ với trung bình 18.5% và 56.9% trong trường hợp tốt nhất so với thuật toán GA.