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J-GLOBAL ID：202202232969354447   整理番号：22A0398058

工業用モノのインターネットのための強化学習-エンパワーフィードバック制御システム【JST・京大機械翻訳】

A Reinforcement Learning-Empowered Feedback Control System for Industrial Internet of Things

著者 (6件)： Chen Xing (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Hu Junqin (College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou, China) ,  Chen Zheyi (Department of Computer Science, College of Engineering, Mathematics and Physical Sciences, University of Exeter, Exeter, U.K.) ,  Lin Bing (College of Physics and Energy, Fujian Normal University, Fujian Provincial Key Laboratory of Quantum Manipulation and New Energy Materials, Fuzhou, China) ,  Xiong Naixue (Department of Mathematics and Computer Science, Northeastern State University, Tahlequah, OK, USA) ,  Min Geyong (Department of Computer Science, College of Engineering, Mathematics and Physical Sciences, University of Exeter, Exeter, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Industrial Informatics  (IEEE Transactions on Industrial Informatics)
巻： 18  号： 4  ページ： 2724-2733  発行年： 2022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： 産業モノのインターネット(IIoT)の急速な開発は,IIoTデバイスが無線基地局を介して近エッジに計算集約的タスクをオフロードすることを可能にし,従って,それらの資源制約を緩和する。サービス品質をよりよく保証するためには,それらを単独で作業する代わりに複数のエッジを協調する必要がある。しかし,既存の解決策は集中型意思決定方式を使用し,IIoT環境で広く分布する大規模エッジ間の良好な負荷分散を効果的に達成できない。これは長い意思決定時間と高い通信コストをもたらす。この重要な問題に取り組むために,本論文では,協調負荷分散(RF-CLB)のための強化学習(RL)-エンパワーフィードバック制御法を提案した。最初に,RLと機械学習(ML)アルゴリズムを統合することにより,各エッジはタスクを独立にスケジュールし,局所情報に基づく隣接エッジ間の負荷分散を実行する。次に,フィードバック制御とマルチエッジ協調を通して,IIoTのための客観的マルチエッジ負荷平衡計画を見つけることができた。シミュレーション結果は,RF-CLBが96.3%の正しさで負荷分散の調整操作を選択することを証明した。さらに,RF-CLBは最適に近い性能を達成し,古典的MLベースおよびルールベース法よりも,それぞれ,6≦9%および10Ω≦12%であった。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  意思決定 ,  フィードバック制御 ,  基地局 ,  機械学習 ,  *強化学習 ,  ルールベース ,  負荷分散
準シソーラス用語： ワイヤレス ,  通信コスト ,  サービス品質 ,  *モノのインターネット ,  資源制約 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 工業 ,  インターネット ,  強化学習 ,  制御システム