邵子瑜课题组边思梦(博)2019年12月参加GLOBECOM会议并做报告

发布者:闻天明发布时间:2020-01-07浏览次数:360



2019IEEE全球通信大会(2019 IEEE Global Communications ConferenceGLOBECOM)于129日至13日在美国夏威夷科纳召开。GLOBECOMIEEE通信领域的两大旗舰会议之一,涵盖了大数据、物联网、雾/边缘计算、云计算、认知无线电、移动计算等众多前沿研究领域。此次大会的主题为“革命性通信”,包括不同研究领域的主题演讲, 教程, 以及学术和技术研讨会等活动。此次,我和研究组内的两名同学(黄曦,常益嘉)以及邵子瑜老师一同参加了该会议。

我的论文《Neural Task Scheduling with Reinforcement Learning for Fog Computing Systems》成功被该会议接收。这篇论文主要研究了雾计算系统中的任务调度问题。由于现有的基于学习的调度策略只能处理固定数目的任务,这可能会导致次优的调度或者资源浪费。为了解决这一问题,在本文中,我们使用深度加强学习(Deep Reinforcement Learning)技术设计并训练了一个进行调度决策的代理器(Agent)。其中,为了满足灵活处理任务数目动态变化的调度需求,代理器的设计采用了指针网络 (Pointer Network)架构和长短期记忆(Long Short-Term Memory)机制。我们进行了大量的仿真来展示所设计调度器(NTS)的优越性。与传统的启发式调度策略相比,NTS能够取得更低的平均任务slowdown(任务完成时间除以任务执行时间)。另外,与已有的基于DRL的调度器DeepRM相比,NTS更加灵活,在动态网络环境下表现得更好。

 2019128日,我从上海飞往夏威夷,由檀香山转机至科纳,于当地时间8号下午一点钟抵达会议酒店。我的汇报安排在10号下午四点钟的“云计算、网络与存储(SAC-CCNS2)”研讨会。在此之前,我重复练习演讲稿,熟悉幻灯片。演讲当天,由于准备充分,演讲过程十分流畅,并且在16分钟内准时完成。在剩余的两分钟问答时间中,我回答了听众提出的一些问题,使大家对于此工作有更深入的了解。

除了展示自己的工作,我也参加了其他与会者的报告。通过听取与我研究方向相关的演讲,我学习到了其他研究者的建模,算法设计等技术;通过听取其他研究方向的演讲,我也大致了解了这一领域中研究者们还在研究哪些新的问题,从而为自己未来的研究打下基础。总体而言,通过参加这次会议,我学习到了许多对未来科研有助益的知识,不虚此行。

最后,由衷感谢学校及邵子瑜老师对于此次参会的大力支持!

1:大会迎宾板前留影

2:在云计算、网络与存储研讨会上展示研究工作