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J-GLOBAL ID：202002291194335615   整理番号：20A1072697

都市情報学における社会意識エッジコンピューティングおよびキャッシングのための深層強化学習【JST・京大機械翻訳】

Deep Reinforcement Learning for Social-Aware Edge Computing and Caching in Urban Informatics

著者 (5件)： Zhang Ke (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Cao Jiayu (School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China) ,  Liu Hong (Tongji University, Shanghai, China) ,  Maharjan Sabita (Simula Metropolitan Center for Digital Engineering,, Oslo, Norway) ,  Zhang Yan (Department of Informatics, University of Oslo, Norway)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 16  号： 8  ページ： 5467-5477  発行年： 2020年 
JST資料番号： W1434A  ISSN： 1551-3203  CODEN： ITIICH  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 都市情報科学,輸送産業によるempweredは,パラダイムムシフトを示した。これらの開発は,厳しい遅延制約の下での車両間のコンテンツ処理と共有の必要性をもたらす。モバイルエッジサービスは,計算オフロードとエッジキャッシングを通してこれらの要求を満たすのを助けることができる。一方,キャッシュが可能なスマート車両はコンテンツディスパッチのためのキャリアとしても働く可能性がある。しかし,予測できない車両経路だけでなく,端部サーバとスマート車両の多様な能力が,効率的なコンテンツ分布を課題としている。この挑戦に対処するために,本論文では,車両と路側ユニットの間の関係を利用することにより,社会的に認識されたノ胆汁エッジコンピューティングとキャッシングメカニズムを開発した。深い強化学習手法を活用することにより,多様な車両社会特性を持つ都市環境におけるディスパッチユーティリティを最大化する最適なコンテンツ処理とキャッシング方式を提案した。実際の都市交通データセットに基づく数値結果は,提案した方式の効率を実証した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 都市交通 ,  胆汁 ,  キャッシュメモリ ,  携帯電話 ,  *強化学習 ,  都市環境 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： *キャッシング ,  エッジコンピューティング ,  深層強化学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 移動通信  (ND08030H) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 都市 ,  情報学 ,  社会意識 ,  エッジコンピューティング ,  キャッシング ,  深層強化学習