要旨: 量子セキュアなシナリオの文脈において、Non-Orthogonal Multiple Access（NOMA）通信モデルに基づくモバイルエッジデバイスおよびインテリジェント・コンピューティングとエッジ（ICE）システムに関する既存研究は、ポスト量子暗号（PQC）モジュールに伴うエネルギー消費オーバーヘッドを見落としており、従来のリソース割当アルゴリズムの高い複雑性もリアルタイムの意思決定要求に対応できていない。これらの課題に対処するため、本論文は、ICE対応のモバイルデバイスにおけるオンライン同時最適化のための軽量なエージェント型AIフレームワークを提案する。本方式は、PQCモジュールの静的な消費電力制約を組み込んだ、多段階の確率的混合整数非線形計画（MINLP）モデルを構築する。Lyapunov最適化理論に基づき、長期の最適化問題はデカップル（分離）され、NOMAの電力割当の非凸課題を解くために線形複雑性のアルゴリズムが提案される。シミュレーション結果は、提案方式がシステムの待ち行列安定性およびエネルギー消費の制約を満たしつつ、計算スループットを大幅に向上させることを検証する。従来のSuccessive Convex Approximation（SCA）アルゴリズムと比較して、複雑性は
imathcal{O}(N)N=35の場合に約46倍の高速化を達成し、動的な無線環境におけるリアルタイム意思決定要件を満たす。
エッジシステム向け軽量量子エージェント：共同PQCとNOMA資源配分
arXiv cs.AI / 2026/4/30
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要点
- 本論文は、NOMA通信においてポスト量子暗号（PQC）モジュールがもたらすエネルギー負荷を明示的に扱うことで、エッジ知的計算（ICE）研究に存在していた見落としを補うことを目的としています。
- 軽量なエージェント型AIフレームワークにより、エッジのモバイル端末でオンラインかつリアルタイムの共同最適化を行い、多段ストキャスティックなMINLP（混合整数非線形計画）で定式化します。
- Lyapunov最適化に基づいて長期問題を分解し、非凸なNOMA電力配分の課題を解くための線形計算量アルゴリズムを提案します。
- シミュレーションにより、計算スループットの向上とともにキュー安定性およびPQC関連のエネルギー制約を満たせることが示されます。
- 従来のSuccessive Convex Approximation（SCA）手法と比べ、計算量をO(N)に削減し、端末数N=35で約46倍の高速化を報告しており、動的な無線環境でのリアルタイム意思決定に資する内容です。
