Çoklu-erişim kenar bilişim sistemlerinde işlem yükü devri karar yöntemlerinin karşılaştırılması
Comparison of offloading decision schemes for multi-access edge computing systems
Yazar: MEHMET ALTINKURT
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ AYKUT KALAYCIOĞLU
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Son yıllarda bir yandan kullanıcıların akıllı cihazlardan performans beklentilerinin yükselmesi diğer yandan nesnelerin interneti cihazlarının oldukça yaygınlaşması ilgili cihazlarda oluşan işlem yüklerinin hızlı ve etkin bir şekilde sonuçlandırılması için bilim insanlarını yeni yöntemler aramaya itmiştir. Bu problemin çözülmesinde uzun yıllar Bulut Bilişim kullanılmış ve halen de kullanılmaya devam etmektedir. Fakat Bulut Bilişim kullanıcıdan uzakta merkezi yapısı nedeniyle beklentileri karşılayamamaktadır. Diğer taraftan Çoklu Erişim Kenar Bilişim sistemleri ağın kullanıcıya yakın kenarında, baz istasyonlarına kurulması nedeniyle ilgili probleme çare oluşturabilecek niteliktedir. Bununla birlikte Kenar Bilişim sunucularının da kapasitesi sınırsız değildir. Bu kapsamda kısıtlı işlemci kapasitesinin kullanıcılar arasında nasıl dağıtılacağı yeni bir problem olarak ortaya çıkmaktadır. Tez çalışması kapsamında söz konusu problemin çözümü için önerilen bazı yöntemler çeşitli kıstaslara göre karşılaştırılmıştır. Bu yöntemler; Azınlık Oyunu Yöntemi, Q-öğrenme, Kazan Kal Kaybet Değiştir Stratejisi, Roth Erev Öğrenme ve Öğrenen Durum Makinaları yöntemleridir. Problem kaynak tahsis problemi olarak modellenmiş ve bu çerçevede benzetim çalışması yapılmıştır. Çalışmada öncelikle kullanılan yöntemlerde yer alan parametrelerin en uygun değerleri bulunmaya çalışılmış sonrasında bu parametreler kullanılarak yöntemler çeşitli kriterlere yöre karşılaştırılmıştır. Gerçekleştirilen çalışmalarda yöntemler kaynaklarda yer alan volatilite, ortalama refah, adalet, bir turun ortalama tamamlanma süresi ve bir turda harcanan ortalama enerji kriterleri bakımından incelenmiştir.

Abstract:
In recent years the increase in the performance expectations of the users from smart devices together with the widespread use of the Internet of things devices has led scientists to seek new methods in order to quickly and effectively conclude the processing loads on the devices. Cloud Computing has been used for many years to solve this problem and it still continues to be used. However, Cloud Computing cannot meet the expectations due to its remote centralized structure from the user. On the other hand, Multiple-Access Edge Computing systems are capable of solving the problem due to the fact that they are installed on base stations at the edge of the network close to the end user. However, the capacity of Edge Computing servers is not unlimited. In this context, a new problem emerges: how to distribute the limited processor capacity among users. Within the scope of this thesis, some methods proposed to solve the problem in question were compared according to various criteria. These methods are; Minority Game Method, Q-learning, Win Stay Lose Shift Strategy, Roth-Erev Learning and Learning Automata. The problem was modeled as a resource allocation problem and a simulation study was carried out in this framework. In the studies, first of all, the most appropriate values of the parameters in the methods used were tried to be found, then these parameters were used and the methods were compared according to various criteria. In the studies carried out, the methods were examined in terms of volatility, average welfare, fairness, average completion time of a round and average energy spent in a round.