Digital Twin-Empowered Task Assignment in Aerial MEC Network: A Resource Coalition Cooperation Approach with Generative Model

要約

6G ネットワークにおけるユビキタス通信と一時的なエッジ コンピューティングの需要を満たすために、空中モバイル エッジ コンピューティング (MEC) ネットワークが新しいパラダイムとして構想されています。
ただし、動的なユーザー要求は、タスク割り当て戦略に課題をもたらします。
既存の研究のほとんどは、この戦略が地上基地または無人航空機に展開されることを前提としていますが、インフラストラクチャや継続的なエネルギー供給が不足している環境では効果がありません。
さらに、動的タスク割り当てのリソース相互排他問題は効果的に解決されていません。
この目的に向けて、我々は、航空 MEC ネットワークにデジタル ツイン (DT) を導入し、連合ゲームに予備的な連合構造を提供する生成モデル (GM) を使用したリソース連合協力アプローチを研究します。
具体的には、アプリケーションプレーン、物理プレーン、仮想プレーンから構成される新しいネットワークフレームワークを提案します。
その後、タスク割り当て問題は、線形制約を伴う凸最適化プログラミングに単純化されます。
そして、近似最適解を得るために移転可能公益事業(TU)連合ゲームに基づく資源連合協力アプローチも提案する。
数値結果は、エネルギー消費と資源の利用の観点から、提案したアプローチの有効性を確認します。

要約(オリジナル)

To meet the demands for ubiquitous communication and temporary edge computing in 6G networks, aerial mobile edge computing (MEC) networks have been envisioned as a new paradigm. However, dynamic user requests pose challenges for task assignment strategies. Most of the existing research assumes that the strategy is deployed on ground-based stations or UAVs, which will be ineffective in an environment lacking infrastructure and continuous energy supply. Moreover, the resource mutual exclusion problem of dynamic task assignment has not been effectively solved. Toward this end, we introduce the digital twin (DT) into the aerial MEC network to study the resource coalition cooperation approach with the generative model (GM), which provides a preliminary coalition structure for the coalition game. Specifically, we propose a novel network framework that is composed of an application plane, a physical plane, and a virtual plane. After that, the task assignment problem is simplified to convex optimization programming with linear constraints. And then, we also propose a resource coalition cooperation approach that is based on a transferable utility (TU) coalition game to obtain an approximate optimal solution. Numerical results confirm the effectiveness of our proposed approach in terms of energy consumption and utilization of resources.

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