車両Fog-Edge計算ネットワークのための共同オフロード決定とリソース割当:契約-Stackelbergアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Li Yuwei; Yang Bo; Wu Hao; Han Qiaoni; Chen Cailian; Guan Xinping

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202217630081827 整理番号：22P0295649

車両Fog-Edge計算ネットワークのための共同オフロード決定とリソース割当:契約-Stackelbergアプローチ【JST・京大機械翻訳】

Joint Offloading Decision and Resource Allocation for Vehicular Fog-Edge Computing Networks: A Contract-Stackelberg Approach

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発行年： 2022年02月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年02月25日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

モバイル機器の人気と計算集約アプリケーションの開発により,研究者は,その高い計算効率と低い通信遅延のため,モバイルエッジコンピューティング(MEC)サーバへのオフロード計算に焦点を合わせている。MECサーバの計算資源が限られているので,豊富なアイドリング資源を持つ都市域の車両を完全に利用しなければならない。しかし,車両へのオフロードコンピューティングタスクは多くの困難な課題に直面している。本論文では,車両霧エッジ計算パラダイムを導入し,これら問題を扱うための多段Stackelbergゲームとして定式化した。特に,車両は,資源を共有するために偏在せず,単独では,それらの個人情報(例えば,滞在時間と資源量)を明らかにする。したがって,第一段階では,車両が彼らのアイドリング資源に寄与するために,契約ベースのインセンティブメカニズムを設計した。次に,車両,道路側ユニット(RSU),MECサーバおよびモバイルデバイスユーザの間の複雑な相互作用のために,すべてのエンティティの資源を協調して,すべてのエンティティ利益をするために,取引機構を設計するのは,挑戦的である。第2と第3段階では,Stackelbergゲームに基づいて,全ての関係者のユーティリティを最大化する価格決定戦略を開発した。各段階の最適戦略の解析形式を与えた。シミュレーション結果は,著者らの提案したインセンティブ機構の有効性を実証し,様々なパラメータを有するユーザのエネルギー消費とオフロード決定の傾向を明らかにし,車両ネットワークにおける著者らのフレームワークと既存のMECオフロードパラダイムの間の性能比較を提示した。【JST・京大機械翻訳】

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計算機網 , 移動通信

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