Recently, multi-access edge computing (MEC) has emerged as a promising technology to alleviate the computing burden of vehicular terminals and efficiently facilitate vehicular applications. The vehicle can improve the quality of experience of applications by offloading their tasks to MEC servers. However, channel conditions are time-varying due to channel interference among vehicles, and path loss is time-varying due to the mobility of vehicles. The task arrival of vehicles is also stochastic. Therefore, it is difficult to determine an optimal offloading with resource allocation decision in the dynamic MEC system because offloading is affected by wireless data transmission. In this paper, we study computation offloading with resource allocation in the dynamic MEC system. The objective is to minimize power consumption and maximize throughput while meeting the delay constraints of tasks. Therefore, it allocates resources for local execution and transmission power for offloading. We define the problem as a Markov decision process, and propose an offloading method using deep reinforcement learning named deep deterministic policy gradient. Simulation shows that, compared with existing methods, the proposed method outperforms in terms of throughput and satisfaction of delay constraints.
This paper deals with the development of simulation model for the container terminal consisting of 3 berths, 8 container cranes, 16 yard blocks with each yard cranes and 90 yard trucks in order to evaluate the various operational rules. The proposed operational rules are 3 ship dispatching rules, 3 berth allocation rules, 2 crane allocation rules, 2 yard allocation rules and 2 yard truck allocation rules and 4 performance measures like ship time in the terminal, ship time in the port, the number of ships processed and the number of containers handled are considered. The simulation result are as follows. 1) no difference among 3 ship dispatching rules, 2) berth allocation rules depends on performance measures 3) dynamic crane allocation is better than fixed policy 4) pooling yard allocation is better than short distance yard allocation rules and 5) fixed yard truck allocation by berth is a little better than pooling policy.
This paper deals with the development of a simulation model for the container terminal, which consists of 3 berths, 8 container cranes, and 16 yard blocks with each yard crane and 90 yard trucks in order to evaluate the various operational rules. The proposed operational rules are 3 ship-dispatching rules, 3 berth allocation rules, 2 crane allocation rules, 2 yard allocation rules, and 2 yard truck allocation rules. These rules are simulated using 4 performance measures, such as ship time in the terminal, ship time in the port, the number of ships processed, and the number of containers handled. The simulation result is as follows: 1) there is no difference among 3 ship-dispatching rules, 2) berth allocation rules depend on performance measures, 3) dynamic crane allocation is better than fixed policy, 4) pooling yard allocation is better than short distance yard allocation rules, and 5) fixed yard truck allocation by berth is a little better than pooling policy.
개인 휴대 이동통신은 1세대인 아날로그 셀룰러에서 2세대인 디지털 셀룰러 그리고 2.5세대인 PCS를 거쳐 3세대 이동통신 시스템인 IMT-2000으로 발전되어 왔다. 3세대 이전의 이동통신은 음성 위주의 서비스를 고려한 시스템이었으나 그 이후의 이동통신 시스템에서는 멀티미디어 서비스가 핵심 사안으로 부각될 것이다. 현재 음성 트래픽 위주로 고려된 이동통신 시스템에서의 자원 할당 알고리즘은 멀티미디어 트래픽을 지원함에 있어서 트래픽의 성향을 고려하지 못하는 즉, 무선자원을 동적으로 할당해 주지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 논문에서는 UTRA TDD 시스템에서 비대칭 트래픽 성항과 멀티미디어 트래픽을 고려한 동적 자원 할당 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 셀 내에서의 트래픽 성향을 파악하여 자원 할당 상태 리스트에 따라 각 셀 내에서의 상향, 하향 링크의 스위칭 포인트를 결정하는 동적 채널 할당 방법과 그로 인해 상향, 하향 스위칭 포인트가 결정된 후 셀에서 발생한 베어러 서비스가 RU(Resource Unit)를 액세스하는 채널 액세스 메커니즘으로 세분화된다. 모의실험 결과 제안한 알고리즘은 비대칭적인 트래픽 성향을 지원할 수 있으며 멀티미디어 트래픽에 대하여 동시 접속 가능한 사용자수와 평균 지연 시간에 있어서 좋은 성능을 나타냄을 알 수 있었다.
무선 PAN에서 채널시간할당(Channel time allocation) 알고리즘은 실시간 멀티미디어 서비스가 요구하는 엄격한 QoS (Quality of Service) 요구사항을 보장하는데 있어 가장 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.3 고속율 무선 PAN에서 MPEG 스트림과 같은 멀티미디어 트래픽의 지연을 보장하기 위한 동적 채널시간할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 MPEG 스트림의 특성을 이용하고 DEV(Device)는 채널시간할당을 수퍼프레임(Superframe) 끝에서 PNC(Piconet coordinator)로 요청한다. 채널시간할당 요청 정보를 갖고 있는 동적 파라미터를 PNC로 전달하기 위해 미니 패킷이라는 피드 백(Feedback) 제어 패킷을 이용한다. 하나의 수퍼프레임 동안에 각 DEV에 할당될 채널시간은 MPEG 프레임 종류와 트래픽양, MPEG 프레임의 지연한도(Delay bound) 등에 따라 동적으로 변한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 성능을 다른 방법과 비교 분석한다. 비교 분석결과, 제안된 방법이 지연한도를 보장하면서 높은 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 무선 비동기 전달 모드 (Wireless Asynchronous Transfer Mode; W-ATM)의 매체 접근 제어 (Medium Access Control; MAC) 프로토콜에 사용되는 동적 제어 알고리즘으로서 우리가 이미 제안한 동적 신호 주기 할당 (Dynamic Signalling Period Allocation; DSPA) 알고리즘을 다양한 서비스 클래스의 트래픽이 혼재된 상황에 적용하고, 이를 통해 W-ATM MAC 프로토콜의 대역 사용 효율과 각 트래픽에 대한 서비스 품질의 만족 여부를 확인하였다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가 결과, DSPA 알고리즘은 최소한의 제어용 오버헤드로 동작하므로 전체 시스템의 처리율을 크게 향상시켰다. 또한 각 서비스 클래스별로 정의된 서비스 원칙에 따라 적절한 시간에 적절한 양의 채널을 할당하게 되므로, 각 서비스의 품질을 만족시킬 수 있으며 서비스 클래스들 간의 불공정성이 야기되지 않음을 확인하였다.
In this paper, we propose a new dynamic bandwidth allocation (DBA) algorithm for multimedia services over Ethernet PONs (passive optical networks). The proposed algorithm is composed of a low-level scheduler in the optical network unit (ONU) and a high-level scheduler in the optical line terminal (OLT). The hierarchical DBA algorithm can provide expansibility and efficient resource allocation in an Ethernet PON system in which the packet scheduler is separated from the queues. In the proposed DBA algorithm, the OLT allocates bandwidth to the ONUs in proportion to the weight associated with their class and queue length, while the ONU preferentially allocates its bandwidth to queues with a static priority order. The proposed algorithm provides an efficient resource utilization by reducing the unused remaining bandwidth caused by the variable length of the packets. We also define the service classes and present control message formats conforming to the multi-point control protocol (MPCP) over an Ethernet PON. In order to evaluate the performance, we designed an Ethernet PON system on the basis of IEEE 802.3ah "Ethernet in the first mile" (EFM) using OPNET and carried out simulations. The results are analyzed in terms of the channel utilization, queuing delay, and ratio of the unused remaining bandwidth.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1336-1356
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2017
The spectrum scarcity crisis has resulted in a shortage of resources for many emerging wireless services, and research on dynamic spectrum management has been used to solve this problem. Game theory can allocate resources to users in an economic way through market competition. In this paper, we propose a bidding game-based spectrum allocation mechanism in cognitive radio network. In our framework, primary networks provide heterogeneous wireless service and different numbers of channels, while secondary users have diverse bandwidth demands for transmission. Considering the features of traffic and QoS demands, we design a weighted interference graph-based grouping algorithm to divide users into several groups and construct the non-interference user-set in the first step. In the second step, we propose the dynamic bidding game-based spectrum allocation strategy; we analyze both buyer's and seller's revenue and determine the best allocation strategy. We also prove that our mechanism can achieve balanced pricing schema in competition. Theoretical and simulation results show that our strategy provides a feasible solution to improve spectrum utilization, can maximize overall utility and guarantee users' individual rationality.
A recent trend in flexible manufacturing systems(FMS) is to compose of the identical versatile-machines and to use dynamic tool allocation strategy, sharing tools between machines with fast tool delivery system. Unlike a conventional FMS where parts are fed to the machines with the required tools, tools are acquired from other machines using a tool delivery system and parts can be finished on the same machine in these FMS. Therefore it is more important problem to plan tool flow using tool delivery system in these FMS rather than part flow in conventional FMS. According to existing study, in FMS 20~30 percent of the total management cost is the cost related with tools and it is possible to reduce the tool inventory by 40 percent using efficient tool allocation. In this study, in FMS under dynamic tool allocation strategy, a new method of part release considering tool flow at the stage of part release is proposed. In order to prove the efficiency of the proposed part release it is compared with other part release through simulation experiments. Performance measures in these experiments are the throughput and the number of tardy parts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2231-2245
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2014
Cognitive Radio (CR) has very promising potential to improve spectrum utilization by allowing unlicensed Secondary Users (SUs) to access the spectrum dynamically without disturbing licensed Primary Users (PUs). Mitigating interference is a fundamental problem in CR scenarios. This is particularly problematic for deploying CR in cellular networks, when users are located at the cell edge, as the inter-cell interference mitigation and frequency reuse are critical requirements for both PUs and SUs. Further cellular networks require higher cell edge performance, then SUs will meet more challenges than PUs. To solve the performance decrease for SUs at the cell edge, a novel Dynamic Spectrum Allocation (DSA) scheme based on Game Theory is proposed in this paper. Full frequency reuse can be realized as well as inter-cell interference mitigated according to SUs' sensing, measurement and interaction in this scheme. A joint power/channel allocation algorithm is proposed to improve both cell-edge user experience and network performance through distributed pricing calculation and exchange based on game theory. Analytical proof is presented and simulation results show that the proposed scheme achieves high efficiency of spectrum usage and improvement of cell edge SUs' performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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