Service Function Chaining in MEC: A Mean-Field Game and Reinforcement Learning Approach
Notice bibliographique
Résumé
Multiaccess edge computing (MEC) and network virtualization technologies are important enablers for fifth generation networks to deliver diverse services. Services are often provided as fully connected virtual network functions (VNFs), through service function chaining (SFC). However, the problem of allocating SFC resources at the edge still faces many challenges related to the way VNFs are placed, chained, and scheduled. In this article, to solve these problems, we propose a game theory-based approach with the objective to reduce service latency in the context of SFC at the edge. The problem of allocating SFC resources can be divided into two subproblems: 1) the VNF placement and routing subproblem, and 2) the VNF scheduling subproblem. For the former subproblem, we formulate it as a mean-field game in which VNFs are contending over edge resources aiming at reducing the resource consumption of MEC nodes and reducing latency for users. We also propose a reinforcement learning-based technique, where the Ishikawa--Mann learning algorithm is used. For the later subproblem, we formulate it as a matching game between VFNs and edge resources to find the execution order of the VNFs while reducing the latency. To efficiently solve it, we propose a modified version of the many-to-one deferred acceptance algorithm (DAA), called the enhanced multistep DAA. To illustrate the performance of the proposed approaches, we perform extensive simulations. The results show that the approaches achieve up to 40% less resource consumption, and up to 38% less latency than the benchmarked state-of-the-art methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».