特表 2024-541184 ６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法、デバイス及び媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-11-08

(54)【発明の名称】６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法、デバイス及び媒体

(51)【国際特許分類】

   H04W 16/22 20090101AFI20241031BHJP

   G06F 9/46 20060101ALI20241031BHJP

   H04W 28/086 20230101ALI20241031BHJP

【ＦＩ】

H04W16/22

G06F9/46 420B

H04W28/086

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2024520514

(86)(22)【出願日】2023-11-13

(85)【翻訳文提出日】2024-04-02

(86)【国際出願番号】 CN2023131186

(87)【国際公開番号】W WO2024088434

(87)【国際公開日】2024-05-02

(31)【優先権主張番号】202310371249.2

(32)【優先日】2023-04-10

(33)【優先権主張国・地域又は機関】CN

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】518371489

【氏名又は名称】南京郵電大学

【氏名又は名称原語表記】ＮＡＮＪＩＮＧ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ ＯＦ ＰＯＳＴＳ ＡＮＤ ＴＥＬＥＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮＳ

【住所又は居所原語表記】Ｎｏ．６６ Ｘｉｎ Ｍｏｆａｎ Ｒｏａｄ， Ｇｕｌｏｕ Ｎａｎｊｉｎｇ， Ｊｉａｎｇｓｕ ２１０００３ Ｃｈｉｎａ

(74)【代理人】

【識別番号】110001139

【氏名又は名称】ＳＫ弁理士法人

(74)【代理人】

【識別番号】100130328

【弁理士】

【氏名又は名称】奥野 彰彦

(74)【代理人】

【識別番号】100130672

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 寛之

(72)【発明者】

【氏名】朱暁栄

(72)【発明者】

【氏名】劉旭

(72)【発明者】

【氏名】蔡建紅

【テーマコード（参考）】

5K067

【Ｆターム（参考）】

5K067AA41

5K067EE02

5K067EE10

5K067JJ39

(57)【要約】

本発明は、６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法、デバイス及び媒体を開示し、移動場面において依存タスクのオフロード問題について、タイミンググラフモデルを用いて、ユーザの移動過程において動的に変化する基地局の集合を時間次元で表示し、タスクオフロード問題において解くべきオフロードノードとサブタスクとの間の一対多のマッピング関係をグラフの準同型問題に抽象化し、グラフマッチング理論におけるＡ*アルゴリズムに基づいて、タスクオフロード戦略を解く。本発明により提供される６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法、デバイス及び媒体は、タイミンググラフモデルに基づいて、サブタスク間の依存性及びユーザの移動性の２つの制限的要素を総合的に考慮し、グラフマッチング理論からタスクオフロード問題をグラフの準同型問題にモデリングし、Ａ*アルゴリズムに基づいて移動場面での依存タスクのオフロード問題に合理的な解决方法を提案する。当該方法は、アプリケーションの実際の完了遅延を大幅に減少させる。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

【請求項2】

【請求項3】

【請求項4】

【請求項5】

【請求項6】

【請求項7】

【請求項8】

コンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されると、請求項１～７のいずれかの１項に記載の６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法を実現する、ことを特徴とする記録媒体。

【請求項9】

コンピュータデバイスであって、
命令を記憶するためのメモリと、
前記コンピュータデバイスが、請求項１～７のいずれかの１項に記載の６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法の操作を実行するように、前記命令を実行するためのプロセッサと、を含む、ことを特徴とするコンピュータデバイス。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法、デバイス及び媒体に関し、無線通信技術分野に属する。

【背景技術】

【0002】

５Ｇネットワークの展開が順調に進む中、国内外で６Ｇに関する徹底的な研究が行われている。代表的なシーンとしては、イマーシブ通信/スーパー無線ブロードバンド、超大規模接続、エクストリーム/クリティカル通信/超高信頼通信、通信知覚統合、人工知能及び通信の統合という５つの主要シーンについて、世界は基本的に合意を形成している。ビジネスユースケースの観点から見ると、デジタルツインとイマーシブアプリケーションは６Ｇのコアビジネスの１つになりつつある。

【0003】

ＸＲ（Ｅｘｔｅｎｄｅｄ Ｒｅａｌｉｔｙ）、ＡＩ等、６Ｇ時代のアプリケーションの多くは、計算量が多く、これらのアプリケーションが端末に求める要件も高くなっているが、端末の演算能力、電力等には限界があり、エッジコンピューティング等により、ネットワーク側でさらなる演算能力をユーザに提供する必要がある。

【0004】

エッジコンピューティングでは、ネットワークはリアルタイムコンピューティングサービスを提供するだけでなく、コンピューティングタスクのＱｏＳ（遅延等）を保証する必要もある。これについて、既存の中国国内のメーカーは、将来の６Ｇネットワークの機能アーキテクチャがユーザ中心になることを提案している。ユーザ中心のネットワークアーキテクチャでは、ネットワークはユーザの行動（サービスニーズやユーザの移動性等）に基づいてネットワークにコンピューティングパワーサービスを動的に提供する。

【0005】

イマーシブＸＲアプリケーションを例として挙げると、ネットワーク側は、如何に移動性特徴及びアプリケーションが必要とするコンピューティングリソースに基づいて、ユーザにコンピューティングパワーサービスを動的に提供するか、つまり、ローカル処理及びエッジオフロードの２つのコンピューティングオフロード方法で如何にユーザの過程において単一アプリケーションの各サブタスクに適切なオフロードノードを選択して、アプリケーションの実際の計算遅延を減少させるかは、検討する必要がある問題である。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

従来技術における欠点を解決するために、本発明は、６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法、デバイス及び媒体を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記の技術的問題を解決するために、本発明は、６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法であって、以下のステップを含む。

【0008】

【0009】

【0010】

【0011】

【0012】

【0013】

【0014】

【0015】

【0016】

本発明の第２観点によれば、コンピュータプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行されると、請求項１～７のいずれかの１項に記載の６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法を実現する記録媒体を提供する。

【0017】

本発明の第３観点によれば、コンピュータデバイスであって、命令を記憶するためのメモリと、前記コンピュータデバイスが、請求項１～７のいずれかの１項に記載の６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法の操作を実行するように、前記命令を実行するためのプロセッサと、を含む、コンピュータデバイスを提供する。

【発明の効果】

【0018】

本発明により提供される６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法、デバイス及び媒体は、移動場面における依存タスクのオフロード問題について、タイミンググラフモデルを用いて、ユーザの移動過程において動的に変化する基地局の集合を時間次元で表示し、タスクオフロード問題において解くべきオフロードノードとサブタスクとの間の一対多のマッピング関係をグラフの準同型問題に抽象化し、グラフマッチング理論におけるＡ＊アルゴリズムに基づいてタスクオフロード戦略を解く。

【0019】

アプリケーションのユーティリティ更に最適化するために、タイミンググラフモデルにおけるタイミング情報をタスクオフロード戦略解決アルゴリズムの設計プロセスに融合する。そのため、移動場面での依存タスクのオフロード問題を解くために、本発明は、タイミンググラフモデルに基づいて、サブタスク間の依存性及びユーザの移動性の２つの要素を総合的に考慮し、グラフマッチンググラフマッチング理論からタスクオフロード問題をグラフの準同型問題にモデリングし、Ａ*アルゴリズムに基づいて移動場面での依存タスクのオフロード問題に合理的な解决方法を提案する。当該方法は、アプリケーションの実際の完了遅延を大幅に減少させる。

【図面の簡単な説明】

【0020】

【図1】本発明に係るタスクオフロードシステムの概念図である。

【図2】本発明に係るタイミンググラフモデルに基づく基地局図である。

【図3】本発明に係るサブタスク間の依存関係を説明するアプリケーション図である。

【発明を実施するための形態】

【0021】

以下具体的な実施例により本発明を詳細に説明する。

【0022】

第１実施例の６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法は、以下のステップを含む。
ステップ１：アルゴリズムの関連パラメータを定義する。具体的には、以下の通りである。

【0023】

即ち、サブタスクがユーザ端末においてローカルオフロードを行う方法と、基地局に接続されたエッジサーバにサブタスクをオフロードしてエッジオフロードを行う方法である。説明を簡単にするために、基地局に接続されたエッジサーバを基地局ノードと称し、且つユーザノード及び基地局ノードをまとめてオフロードノードと称する。

【0024】

【0025】

【0026】

ユーザをカバーする基地局ノードも動的に変化する。そのため、異なる時点においてサブタスクをオフロードすると、サブタスクが選択可能な基地局ノードも異なる。

【0027】

【0028】

ステップ２：ＯＡＳＡアルゴリズムの最適化目標を定義する。具体的には、以下の通りである。

【0029】

ローカル処理及びエッジオフロードの２種類のオフロード方式が共存する場合、アプリケーションにおける各サブタスクに合理的なタスクオフロード戦略を設計して、アプリケーションの実際完了遅延を最小化することを試す。エッジサーバの計算能力がユーザ端末よりはるかに高いことを考慮すると、同じサブタスクがローカル処理方式を選択するよりも、エッジオフロード方式を選択することで、アプリケーション遅延が少なくなる。そのため、アプリケーションの完了遅延を最小化するために、サブタスクユーティリティ

を定義してタスクオフロード戦略が遅延においてサブタスクにどれだけの強化を与えるかを衡量する。サブタスクユーティリティの定義公式は以下の通りである。

【0030】

【0031】

【0032】

タスクオフロード問題の全体的最適化目標はアプリケーションのユーティリティを最大にすること、即ち、アプリケーションの完了遅延を最小化する適切なタスクオフロード戦略を選択することであり、最適化目標の公式は以下の通りである。

【0033】

【0034】

この問題を解く過程で、主に以下の２つの課題に直面する。

【0035】

１番目の課題は、ユーザの移動性である。ユーザが移動状態にあり、その地理的位置も変化するため、異なる時点でユーザをカバーする基地局も異なる。即ち、ユーザがオフロード可能なエッジサーバは動的に変化し、異なるエッジサーバが提供可能な計算ソースも異なる。ユーザが移動過程においてタスクオフロードを行う場合、移動性の悪影響については、ユーザが基地局を切り替えるすることによって、サービス基地局は、ユーザがカバーエリアを離れる前に処理中のサブタスクの計算結果をタイムリーにユーザにフィードバックすることができず、タスクオフロードの中断、ひいては失敗する可能性がある。このような不利な要因を考慮すると、タスクオフロード戦略を設計する時に、基地局ノードのアクセス可能時間は考慮すべき要因の一つである。

【0036】

２番目の課題は、サブタスク間の依存関係である。１つのアプリケーションは、複数のサブタスクで構成され、且つサブタスク間には依存関係が存在する。即ち、サブタスクは、前のサブタスクの計算結果を自身のオフロードノードでの実行過程の入力とする必要があるため、サブタスクは、前のサブタスクが全部処理完了後にオフロードを開始する。これは、サブタスクの完了遅延には、自身のオフロードノードでの演算の実行遅延が含まれるだけではなく、前のサブタスクの計算結果が対応するオフロードノードに送信される転送遅延も更に含まれる。このような不利な要因を考慮すると、サブタスクの完了遅延を減少させるために、計算ソースが多いオフロードノードを選択して実行遅延を減少させるとともに、サブタスク間の依存関係に応じて、依存関係を有する２つのサブタスクを同じオフロードノードにオフロードして転送遅延を減少させるかどうかを考慮する必要がある。

【0037】

この問題を解くために、タスクオフロード問題をグラフの準同型問題に変換することで、最大のアプリケーションのユーティリティを解き、即ち、アプリケーションの最小完了遅延を解くことが、最短パスを解くことに変換される。サブタスク間に依存関係を有するため、前のサブタスクの完了時点がその直後のサブタスクの開始時点である。そのため、依存関係を有するサブタスク間は、異なる時点で適切なオフロードノードを選択してオフロードを行い、異なる時点で候補ノードの集合は、ユーザの移動性により動的に変化する。これについて、サブタスクの異なる時点で、異なる候補オフロードノードの集合から適切なオフロードノードを選択して形成されるマッチングペアを最短パスにおけるノードとするため、アルゴリズムによって最終的に出力される最短パスは、アプリケーションにおける各サブタスク及びその実際のオフロードノードになる。

【0038】

ステップ３：ＯＡＳＡアルゴリズムの入力データ及び出力結果を決定し、以下の通りである。

【0039】

【0040】

ステップ４：ＯＡＳＡ（Optimized A_star Algorithm）アルゴリズムを設計する。

【0041】

【0042】

【0043】

【0044】

１つのアプリケーションは、通常１つのエントリサブタスクを有し、当該エントリサブタスクがユーザ指定のアプリケーション類型（例えばＸＲ、ＡＩ）及びその他の関連パラメータを受信する必要があるため、当該サブタスクをアプリケーション全体のエントリとして、エントリサブタスクと呼ばれる。エントリサブタスクは、通常ユーザ端末においてローカル処理される。

【0045】

【0046】

アプリケーション全体のエグジットとして、その計算結果はアプリケーション全体の計算結果である。通常、エグジットサブタスクをローカル処理のためにユーザ端末において配置することで、ユーザがアプリケーションの計算結果をタイムリーに受信することを保証する。

【0047】

【0048】

【0049】

ステップＳ５－２：

における各サブタスクを表記し、遅延オフロードを行うサブタスク、シリアル処理を行うサブタスク及び通常のオフロードを行うサブタスクを決定する。

【0050】

【0051】

遅延オフロードを行うサブタスクは、より良いオフロード条件を有する基地局ノード（オフロード条件は、基地局が提供する計算ソース及びユーザが基地局にアクセスした後の利用可能な時間の長さを含む）にアクセスする機会があり、この点は、ユーザ移動性による好影響を十分に活用したものである。ユーザの移動性により、ユーザをカバーする基地局が動的に変化するため、現時点でユーザをカバーする基地局が不利なオフロード条件（例えば、ユーザがアクセス可能な時間の長さが相対的に短く、ユーザがアクセスを選択した直後に切り替えが発生する）を有する場合、ユーザは、次の時点での基地局へのアクセスを選択して、オフロード条件がより良い基地局ノードにアクセスすることができるため、本来ローカル処理される可能性のあるサブタスクがエッジオフロードを行うことができる。

【0052】

シリアル処理を実行するサブタスクは、その前のサブタスクの他の後続サブタスクと同じオフロードノードを選択して、転送回数を減少させることによってサブタスクの転送遅延を減少させてもよい。

【0053】

通常のオフロードを行うサブタスクは、前記遅延オフロード及びシリアル処理の両方を行わないサブタスクであり、このような類型のサブタスクは、現時点でユーザをカバーする基地局集合から、オフロード条件が最適なオフロードノードを選択する。

【0054】

【0055】

【0056】

【0057】

【0058】

【0059】

【0060】

【0061】

第２実施例は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。当該コンピュータ読み取り可能な記録媒体に、コンピュータプログラムを格納し、コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、第１実施例のいずれかに記載の６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法を実現する。

【0062】

第３実施例のコンピュータデバイスは、命令を記憶するためのメモリと、前記コンピュータデバイスが、第１実施例いずれかに記載の６Ｇネットワークにおけるタイミンググラフ及びグラフマッチング理論に基づくタスクオフロード方法の操作を実行するように、前記命令を実行するためのプロセッサと、を含む。

【0063】

第４実施例は、以下の通りである。
Ａ*アルゴリズムは、ある時点の進捗を記述するために、問題の解を状態として表す。オフロード戦略を解くことは、本質的に、サブタスクとオフロードノードとの間の一対多のマッピング関係、即ち、グラフの準同型問題を解くことであることを考慮すると、Ａ*アルゴリズムにおける状態によって特定時点でのタスクオフロード戦略を表すことができる。また、サブタスク間には、依存関係が存在するため、例えばシリアル処理のサブタスクについて、そのオフロードノードは、その前のサブタスクのオフロードノードに関連付けられている可能性があるため、サブタスク間のオフロード方法は一定の相関関係があり、Ａ*アルゴリズムは、問題の解全部を状態のシーケンスに表し、この特徴をサブタスク間のオフロード方法の関連性を表すために用いることができる。上記２つの重要な側面におけるＡ*アルゴリズムの適合性を考慮すると、Ａ*アルゴリズムに基づいて移動場面における依存タスクのオフロード問題を解く。

【0064】

【0065】

そのため、当該シーンから、ユーザの地理的位置の変化に伴い、ユーザをカバーする基地局は動的に変化し、即ち、ユーザの切り替え頻度が静的なユーザよりも相対的に高く、ユーザがある基地局のカバー範囲を離れると、当該基地局はユーザにとって利用できなくなるため、ユーザがある基地局にアクセスした後に利用可能な時間の長さには一定の制限があることがわかる。これは、オフロードが正常に行わえることを保証するために、タスクオフロードは、利用可能なタイムスロット内に行われる必要があることを意味する。

【0066】

【0067】

【0068】

。

【0069】

サブタスク依存性及びユーザ移動性の課題に直面した状況において、タスクオフロード戦略を解くために、タスクオフロード問題をグラフの準同型問題に抽象化し、オフロードノードとサブタスクとの間の一対多のマッピング関係を確立する。これにより、サブタスクの実行計算時間及びデータ転送時間の同時最適化を実現するために、アプリケーション図におけるノード及びエッジのマッピングを考慮することができる。グラフの準同型問題の解决について、グラフ編集距離(Ｇｒａｐｈ Ｅｄｉｔ Ｄｉｓｔａｎｃｅ, ＧＥＤ)をグラフの類似性指標とし、編集操作の集合を決定し、且つ各編集操作に対応するコストを定義し、その後類似性指標を定義し、最後に改良後のＡ*アルゴリズムである提供されるＯＡＳＡアルゴリズムによって、グラフ編集シーケンスであるタスクオフロード戦略を解く。

【0070】

【0071】

【0072】

グラフの準同型問題、即ち、タスクオフロード問題を解くためのＯＡＳＡアルゴリズムは、以下の通りである。

【0073】

上記は、本発明の好ましい実施形態に過ぎず、当業者にとっては、本発明の原理から逸脱することなく、多くの改良および装飾がなされ得ることに留意すべきであり、これらの改良および装飾もまた、本発明の保護範囲とみなされるべきである。

【図1】

【図2】

【図3】

【国際調査報告】