Original Title: Federated Deep Reinforcement Learning Based Task Offloading with Power Control in Vehicular Edge Computing
Source: doi.org/10.3390/s22249595
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

ការផ្ទេរភារកិច្ចដោយផ្អែកលើការរៀនបំប៉នស៊ីជម្រៅបែបសហព័ន្ធ ជាមួយនឹងការគ្រប់គ្រងថាមពលនៅក្នុងការគណនាគែមនៃយានយន្ត

ចំណងជើងដើម៖ Federated Deep Reinforcement Learning Based Task Offloading with Power Control in Vehicular Edge Computing

អ្នកនិពន្ធ៖ Sungwon Moon (Sookmyung Women’s University), Yujin Lim (Sookmyung Women’s University)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2022 (Sensors Journal)

វិស័យសិក្សា៖ Telecommunications and Artificial Intelligence

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការរំខានបណ្តាញ (Channel Interference) និងលក្ខខណ្ឌបណ្តាញមិនល្អដែលបណ្តាលមកពីដង់ស៊ីតេ និងការចល័តនៃយានយន្ត ដែលនាំឱ្យមានការកើនឡើងនូវការប្រើប្រាស់ថាមពល និងភាពយឺតយ៉ាវនៅក្នុងប្រព័ន្ធគណនាគែមនៃយានយន្ត (VEC)។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានស្នើឡើងនូវវិធីសាស្ត្រផ្ទេរភារកិច្ចថ្មីមួយ ដោយប្រើប្រាស់ការរៀនបំប៉នស៊ីជម្រៅបែបសហព័ន្ធ (Federated Deep Reinforcement Learning) ដើម្បីគ្រប់គ្រងថាមពល និងបង្កើនទិន្នផលនៃប្រព័ន្ធ។

ការប្រើប្រាស់ក្បួនដោះស្រាយ Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) សម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហានៃលំហសកម្មភាពបន្ត (Continuous Action Space)។
ការអនុវត្តបច្ចេកទេសរៀនបែបសហព័ន្ធ (Federated Learning) ដើម្បីប្រមូលផ្តុំប៉ារ៉ាម៉ែត្រគំរូពីយានយន្តទៅកាន់ VEC Controller ដោយមិនចាំបាច់ចែករំលែកទិន្នន័យដើម។
ការពិសោធន៍ដោយប្រើប្រាស់កម្មវិធីត្រាប់តាមចរាចរណ៍ SUMO និង Pytorch សម្រាប់បណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI។

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

វិធីសាស្ត្រ FL-DDPG ដែលបានស្នើឡើង ផ្តល់នូវប្រសិទ្ធភាពល្អជាងវិធីសាស្ត្រប្រៀបធៀបផ្សេងទៀត (ដូចជា DQN និង Single-agent DDPG) ទាំងផ្នែកទិន្នផល (Throughput) និងការពន្យារពេលរង់ចាំ (Queueing delay)។
ការប្រើប្រាស់ Federated Learning ជួយកាត់បន្ថយការចំណាយលើការទំនាក់ទំនង (Communication Overhead) រវាងយានយន្ត និងម៉ាស៊ីនមេបានរហូតដល់ ០.៣ ដង បើធៀបនឹងវិធីសាស្ត្រ Single-agent។
លទ្ធផលបង្ហាញថា វិធីសាស្ត្រនេះមានភាពធន់ (Robust) ទៅនឹងការប្រែប្រួលនៃល្បឿនយានយន្ត និងលក្ខខណ្ឌបណ្តាញដែលផ្លាស់ប្តូរជានិច្ច។

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method)	គុណសម្បត្តិ (Pros)	គុណវិបត្តិ (Cons)	លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
FL-DDPG (Proposed Method) ការរៀនបំប៉នស៊ីជម្រៅបែបសហព័ន្ធ (Federated DDPG)	មានតុល្យភាពល្អរវាងការគ្រប់គ្រងកណ្តាល និងការចែកចាយ (Centralized & Distributed) ដោយធានាបាននូវឯកជនភាពទិន្នន័យ និងកាត់បន្ថយការចំណាយលើការទំនាក់ទំនង (Communication Overhead)។	មានភាពស្មុគស្មាញក្នុងការអនុវត្តជាងវិធីសាស្ត្រធម្មតា ដោយសារត្រូវសំយោគគំរូពីរគឺ DDPG និង Federated Learning។	ផ្តល់ទិន្នផល (Throughput) ប្រហាក់ប្រហែលនឹងវិធីសាស្ត្រ Single-agent ប៉ុន្តែកាត់បន្ថយការបញ្ជូនទិន្នន័យបានច្រើនជាង និងប្រសើរជាងវិធីសាស្ត្រ Multi-agent ប្រមាណ ៣៥%។
S-DDPG (Single-agent DDPG) DDPG បែភ្នាក់ងារតែមួយ (គ្រប់គ្រងដោយកណ្តាល)	មានព័ត៌មានសកល (Global Information) នៃប្រព័ន្ធទាំងមូល ដែលធ្វើឱ្យការសម្រេចចិត្តមានភាពត្រឹមត្រូវខ្ពស់។	មានបញ្ហាឯកជនភាព និងការចំណាយលើការទំនាក់ទំនងខ្ពស់ (High Communication Overhead) ដោយសារយានយន្តទាំងអស់ត្រូវបញ្ជូនទិន្នន័យឆៅទៅកាន់ម៉ាស៊ីនមេ។	ទិន្នផលខ្ពស់ ប៉ុន្តែមិនស័ក្តិសមសម្រាប់ការអនុវត្តជាក់ស្តែងដែលមានចំនួនយានយន្តច្រើន។
M-DDPG (Multi-agent DDPG) DDPG បែបពហុភ្នាក់ងារ (ចែកចាយតាមយានយន្ត)	កាត់បន្ថយការបញ្ជូនទិន្នន័យ និងធ្វើការសម្រេចចិត្តបានលឿននៅតាមយានយន្តនីមួយៗ។	ខ្វះព័ត៌មានរួម (Global View) ដែលនាំឱ្យការគ្រប់គ្រងការរំខាន (Interference) មិនមានប្រសិទ្ធភាព។	ទិន្នផលទាបជាងវិធីសាស្ត្រ FL-DDPG ដោយសារការសម្រេចចិត្តមិនបានគិតគូរពីស្ថានភាពជារួម។
DQN Methods (FL/S/M-DQN) វិធីសាស្ត្រ Deep Q-Network	ងាយស្រួលអនុវត្តជាង DDPG សម្រាប់បញ្ហាដែលមានជម្រើសសកម្មភាពដាច់ដោយឡែក (Discrete Action Space)។	មិនអាចដោះស្រាយបញ្ហាដែលមានតម្លៃបន្ត (Continuous Values) ដូចជាការគ្រប់គ្រងថាមពលបានល្អឥតខ្ចោះទេ។	ប្រសិទ្ធភាពទាបជាងវិធីសាស្ត្រ DDPG ប្រមាណ ១៩-២០% នៅក្នុងគ្រប់លក្ខខណ្ឌពិសោធន៍។
GD-P (Greedy Power) ការប្រើប្រាស់ថាមពលអតិបរមា (Greedy)	សាមញ្ញបំផុត មិនត្រូវការការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI។	បង្កឱ្យមានការរំខានបណ្តាញ (Interference) ខ្ពស់បំផុត ដែលធ្វើឱ្យទិន្នផលសរុបធ្លាក់ចុះ។	ទទួលបានលទ្ធផលអន់បំផុតនៅក្នុងចំណោមវិធីសាស្ត្រទាំងអស់។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះគឺជាការពិសោធន៍លើកុំព្យូទ័រ (Simulation) ដូច្នេះមិនតម្រូវឱ្យមានឧបករណ៍មន្ទីរពិសោធន៍ថ្លៃៗទេ ប៉ុន្តែត្រូវការកុំព្យូទ័រដែលមានសមត្ថភាពខ្ពស់សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល AI ។

Simulation Software: ត្រូវការកម្មវិធី SUMO Simulator សម្រាប់ការបង្កើតចរាចរណ៍យានយន្ត និង Python (Pytorch) សម្រាប់បង្កើតគំរូ AI។
Computing Hardware: ត្រូវការកុំព្យូទ័រដែលមាន GPU (ដូចជា NVIDIA) ដើម្បីដំណើរការ Neural Networks និងបង្ហាត់គំរូ DDPG ឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព។
Expertise: ទាមទារចំណេះដឹងផ្នែក Reinforcement Learning, Federated Learning និងការសរសេរកូដ Python កម្រិតខ្ពស់។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសិប្បនិម្មិតដែលបង្កើតដោយកម្មវិធី SUMO នៅក្នុងតំបន់ទំហំ ២.៥ x ១.៥ គីឡូម៉ែត្រ ដោយមិនបានឆ្លុះបញ្ចាំងពីស្ថានភាពចរាចរណ៍ជាក់ស្តែងនៅកម្ពុជាដែលមានភាពស្មុគស្មាញ (ដូចជាវត្តមានម៉ូតូកង់បី និងការបើកបរមិនតាមគន្លងផ្លូវ)។ លើសពីនេះ ការសន្មតអំពីល្បឿន និងគំរូនៃបណ្តាញ (Channel Model) អាចនឹងមានភាពល្អឥតខ្ចោះជាងស្ថានភាពជាក់ស្តែង។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

បច្ចេកវិទ្យានេះមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងសម្រាប់អនាគតនៃទីក្រុងឆ្លាតវៃ (Smart City) នៅកម្ពុជា ប៉ុន្តែការអនុវត្តជាក់ស្តែងនៅមានកម្រិតដោយសារកង្វះហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ VEC។

រាជធានីភ្នំពេញ (Smart Traffic Management): អាចប្រើប្រាស់គំនិតនេះដើម្បីគ្រប់គ្រងទិន្នន័យពីកាមេរ៉ាសុវត្ថិភាព និងឧបករណ៍ចាប់សញ្ញាចរាចរណ៍ ដើម្បីកាត់បន្ថយការកកស្ទះ។
វិស័យទូរគមនាគមន៍ (ISP/Telco): ក្រុមហ៊ុនដូចជា Smart ឬ CamGSM អាចពិចារណាលើការដាក់ពង្រាយ Edge Servers ដើម្បីគាំទ្រសេវា 5G និងកាត់បន្ថយភាពយឺតយ៉ាវ (Latency)។
គ្រឹះស្ថានឧត្តមសិក្សា (University Research): ជាឯកសារយោងដ៏ល្អសម្រាប់និស្សិតផ្នែកវិទ្យាសាស្ត្រកុំព្យូទ័រ ដើម្បីសិក្សាអំពីការរួមបញ្ចូលគ្នារវាង AI និងបណ្តាញទំនាក់ទំនង។

ទោះបីជាការអនុវត្តភ្លាមៗនៅកម្ពុជាជួបបញ្ហាខ្វះខាតផ្នែក Hardware (VEC Servers) ក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រនេះផ្តល់នូវមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំសម្រាប់ការអភិវឌ្ឍប្រព័ន្ធ IoT និង 5G នាពេលអនាគត។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

ជំហានទី ១៖ សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះ: និស្សិតត្រូវរៀនភាសា Python និងមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃ Machine Learning ជាពិសេសគំនិតនៃ Reinforcement Learning (RL) និង Markov Decision Process (MDP)។
ជំហានទី ២៖ ស្វែងយល់ពីក្បួនដោះស្រាយ: សិក្សាលម្អិតអំពីក្បួនដោះស្រាយ DDPG (Deep Deterministic Policy Gradient) និងរបៀបដែល Federated Learning (FL) ដំណើរការក្នុងការបូកសរុបប៉ារ៉ាម៉ែត្រ (Model Aggregation)។
ជំហានទី ៣៖ ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ពិសោធន៍: ដំឡើងនិងរៀនប្រើប្រាស់កម្មវិធី SUMO Simulator ដើម្បីបង្កើតបរិស្ថានចរាចរណ៍ និងបណ្ណាល័យ Pytorch សម្រាប់ការសរសេរកូដ AI។
ជំហានទី ៤៖ ការអនុវត្តគម្រោង: សាកល្បងសរសេរកូដដើម្បីបង្កើតបរិស្ថាន VEC (Vehicular Edge Computing) ធម្មតា ដោយចាប់ផ្តើមពីវិធីសាស្ត្រសាមញ្ញដូចជា Greedy ឬ DQN មុននឹងឈានទៅដល់ FL-DDPG។
ជំហានទី ៥៖ ការវិភាគលទ្ធផល: ប្រៀបធៀបលទ្ធផលរវាងការសម្រេចចិត្តដោយផ្នែកកណ្តាល (Centralized) និងការសម្រេចចិត្តដោយខ្លួនឯង (Distributed) លើទិន្នផល (Throughput) និងភាពយឺតយ៉ាវ (Delay)។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស	ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation)	និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Vehicular Edge Computing (VEC)	ជាបច្ចេកវិទ្យាដែលនាំយកសមត្ថភាពនៃការគណានិងការផ្ទុកទិន្នន័យទៅដាក់នៅគែមនៃបណ្តាញ (ដូចជានៅតាមបង្គោលភ្លើងស្តុប ឬស្ថានីយ៍ផ្សាយសេវា) ដើម្បីឱ្យយានយន្តអាចបញ្ជូនទិន្នន័យទៅដំណើរការបានយ៉ាងឆាប់រហ័ស ដោយមិនចាំបាច់បញ្ជូនទៅកន្លែងឆ្ងាយ (Cloud)។	ដូចជាមានកុំព្យូទ័រល្បឿនលឿននៅរង់ចាំជួយគិតលេខនៅតាមដងផ្លូវ ជំនួសឱ្យការផ្ញើលំហាត់ទៅឱ្យអ្នកជំនាញនៅបរទេសដោះស្រាយ។
Task Offloading	ជាដំណើរការនៃការផ្ទេរភារកិច្ចគណនាដែលស្មុគស្មាញ ឬប្រើប្រាស់ថាមពលច្រើនពីកុំព្យូទ័ររបស់យានយន្ត ទៅឱ្យម៉ាស៊ីនមេ (VEC Server) ធ្វើជំនួស ដើម្បីសន្សំសំចៃថ្ម និងបង្កើនល្បឿនប្រតិបត្តិការ។	ដូចជាសិស្សម្នាក់សុំឱ្យគ្រូជួយដោះស្រាយលំហាត់ពិបាកៗជំនួសខ្លួន ដើម្បីឱ្យខ្លួនមានពេលធ្វើកិច្ចការផ្សេងទៀតបានលឿន។
Federated Learning (FL)	ជាបច្ចេកទេសបណ្តុះបណ្តាល AI ដែលអនុញ្ញាតឱ្យយានយន្តនីមួយៗរៀនពីទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួន ហើយចែករំលែកតែការកែតម្រូវគំរូ (Model Updates) ទៅកាន់ម៉ាស៊ីនកណ្តាល ដោយមិនចាំបាច់បញ្ជូនទិន្នន័យឯកជន (រូបភាព ឬទីតាំង) ចេញទៅក្រៅឡើយ។	ដូចជាចុងភៅច្រើននាក់រៀនធ្វើម្ហូបនៅផ្ទះរៀងខ្លួន ហើយមកចែករំលែករូបមន្តថ្មីៗឱ្យគ្នាទៅវិញទៅមក ប៉ុន្តែមិនយកគ្រឿងផ្សំឬម្ហូបដែលធ្វើរួចមកបង្ហាញជាសាធារណៈទេ។
Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)	ជាក្បួនដោះស្រាយនៃការរៀនបំប៉ន (Reinforcement Learning) សម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាដែលមានជម្រើសសកម្មភាពជាប់ៗគ្នា (Continuous Action Space) ដូចជាការកំណត់កម្រិតថាមពលអគ្គិសនីឱ្យបានច្បាស់លាស់ជាដើម។	ដូចជាការបង្វិលប៊ូតុងសំឡេងវិទ្យុ (Volume) ដែលអាចសារ៉េបានគ្រប់កម្រិតល្អិតល្អន់ មិនមែនគ្រាន់តែមានជម្រើសចុចប៊ូតុងលេខ ១, ២ ឬ ៣ នោះទេ។
Markov Decision Process (MDP)	ជាក្របខណ្ឌគណិតវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់ធ្វើគំរូនៃការសម្រេចចិត្ត ជាកន្លែងដែលលទ្ធផលគឺកើតចេញពីផ្នែកខ្លះដោយចៃដន្យ និងផ្នែកខ្លះទៀតស្ថិតក្រោមការគ្រប់គ្រងរបស់អ្នកសម្រេចចិត្ត (Agent)។	ដូចជាការលេងអុក ដែលរាល់ការដើរមួយជំហានៗ ត្រូវគិតពីស្ថានភាពក្ដារអុកបច្ចុប្បន្ន និងផលវិបាកដែលអាចកើតមាននៅជំហានបន្ទាប់។
Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR)	ជារង្វាស់គុណភាពនៃសញ្ញាទំនាក់ទំនង ដោយប្រៀបធៀបកម្លាំងសេវាដែលយើងចង់បាន (Signal) ទៅនឹងផលបូកនៃសេវាដែលរំខាន (Interference) និងសំឡេងរំខានផ្សេងៗ (Noise)។ SINR កាន់តែខ្ពស់ សេវាកាន់តែច្បាស់។	ដូចជាការនិយាយគ្នានៅក្នុងពិធីជប់លៀង បើយើងនិយាយឮច្បាស់ជាងសំឡេងតន្ត្រីនិងសំឡេងមនុស្សផ្សេងទៀត មានន័យថា SINR ខ្ពស់។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖