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张小明 2026/3/2 18:23:01
营销型网站设计工资,阿里巴巴logo颜色值,网站开发 php 书籍 推荐,百度提升优化雾网络中基于多臂老虎机学习和匹配的分布式任务卸载 1. 引言 雾计算已广泛应用于物联网和网络物理系统中,作为云计算的扩展,它位于云层和用户设备层之间,能为用户设备提供类似云的服务,可提升系统在服务延迟、节能和服务成本方面的性能。然而,要实现这些优势,需要高效的…雾网络中基于多臂老虎机学习和匹配的分布式任务卸载1. 引言雾计算已广泛应用于物联网和网络物理系统中,作为云计算的扩展,它位于云层和用户设备层之间,能为用户设备提供类似云的服务,可提升系统在服务延迟、节能和服务成本方面的性能。然而,要实现这些优势,需要高效的任务卸载操作,以应对计算设备的异构性和不同计算任务的各种需求等挑战。目前,有大量集中式优化技术和算法用于提供最优卸载解决方案,但这些方法需要集中控制来收集全局系统信息,会产生显著的开销和算法计算复杂度,特别是在雾计算网络密度大且异构的情况下。为克服这些限制,基于博弈论的卸载解决方案应运而生,可避免成本高昂的集中式资源管理并降低算法复杂度。不过,经典博弈论算法如最佳响应需要其他玩家行动的信息,且许多博弈论算法引入了一些假设来简化系统模型,在某些情况下不切实际。此外,大多数博弈论解决方案只研究单边稳定性概念。近年来,匹配理论成为推导分布式任务卸载算法的有前途的技术,可显著降低基于雾的系统中的服务延迟。匹配理论具有分布式和低计算复杂度的优势,但大多数方法假设玩家的完整偏好是先验已知的,这在实际应用中不现实。因此,双方玩家需要迭代交互来学习未知偏好,多臂老虎机(MAB)是建模这种学习过程的常用方法。在雾计算时代,ε - 贪心和上置信界(UCB)技术已用于设计去中心化卸载解决方案,而这里将应用汤普森采样(TS)技术进行老虎机学习,并研究其在动态雾计算环境中的性能。2. 背景和相关工作2.1 一对一匹配的计算卸载算法一对一(OTO)匹配的典型模型是婚姻模型,有两个不同的代理集合 (X = {x_1, x_2, \ldots, x_n}) 和 (Y = {y_1
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