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J-GLOBAL ID：202102251726622016   整理番号：21A0042290

Q-learningに基づく工業インターネット資源最適化スケジューリング【JST・京大機械翻訳】

Optimization of Resource Allocation for Industrial Internet Based on Q-learning

著者 (6件)： Zhang Yanhua (北京工業大学先進信息网絡北京実験室,北京 100124;北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Yang Le (北京工業大学先進信息网絡北京実験室,北京 100124;北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Li Meng (北京工業大学先進信息网絡北京実験室,北京 100124;北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Wu Wenjun (北京工業大学先進信息网絡北京実験室,北京 100124;北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Yang Ruizhe (北京工業大学先進信息网絡北京実験室,北京 100124;北京工業大学信息学部,北京 100124) ,  Si Pengbo (北京工業大学先進信息网絡北京実験室,北京 100124;北京工業大学信息学部,北京 100124)
資料名： Beijing Gongye Daxue Xuebao  (Beijing Gongye Daxue Xuebao)
巻： 46  号： 11  ページ： 1213-1221  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2401A  ISSN： 0254-0037  CODEN： BGDXD6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 5Gと工業インターネットにおける日々増加するデータ転送と計算需要に直面して、移動エッジ計算はすでに新たな解決方法となり、工業インターネット設備の自己計算能力の不足に有効に対応し、ネットワーク輻輳などの問題を十分に緩和できる。しかし、膨大な数の設備が同時に計算要求を送る時、エッジ計算サーバの計算負荷を超過することが多い。その他、工業インターネット設備は通常に限られたエネルギー供給しか組み立てられなく、エネルギー消費の過度な任務に耐えることができず、しかも巨大な設備数量はネットワーク接続、データ計算などのシステムコストも決定する。そのため、工業インターネットシーンにおける機械型通信設備の計算タスク除荷問題に対して、Q-learningに基づく計算タスク除荷意思決定方法を提案し、タスク除荷過程におけるネットワーク環境とサーバ状態を総合的に考慮し、除荷プロセスによる遅延と最適化を同時に最適化する。エネルギー消費と経済コスト。シミュレーション結果により,提案した最適化フレームワークは,計算タスク除荷システムの時間遅れ,エネルギー消費および経済の総コストを効果的に減少させることができた。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *最適化 ,  シミュレーション ,  意思決定 ,  *スケジューリング ,  ネットワーク ,  総原価 ,  通信設備 ,  除荷 ,  エネルギー消費 ,  データ転送 ,  エネルギー供給 ,  *インターネット
準シソーラス用語： 計算負荷 ,  ネットワーク環境 ,  ネットワーク輻輳 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 工業 ,  ネット資源 ,  最適化 ,  スケジューリング