تفريغ العمليات الحسابية الناعمة القائمة على الممثل والنقد في منظور تعظيم عمر إنترنت الأشياء (IoT-A) متعدد المستخدمين الذي يدعم MEC
| العنوان | تفريغ العمليات الحسابية الناعمة القائمة على الممثل والنقد في منظور تعظيم عمر إنترنت الأشياء (IoT-A) متعدد المستخدمين الذي يدعم MEC |
|---|---|
| المؤلف | حيدربور، A. R.، حيدربور، M. R.، أردكاني، M.، تيلامبورا، J.، أويسال، مراد |
| تاريخ النشر: | 2023-10-15 |
| مكان النشر | - IEEE |
| الموضوع | التعلم المعزز العميق (DRL)، إنترنت الأشياء (IoT)، تعظيم مدى الحياة، الحوسبة المتنقلة (MEC)، الممثل الناقد الناعم (SAC) |
| النوع | دورية |
| اللغة | الإنجليزية |
| رقمي | نعم |
| مخطوط | لا |
| المكتبة: | جامعة اوزيجين |
| معرف أصل المكتبة | 2327-4662 |
| رقم السجل | 7a1981b7-fbb3-41ee-882e-138924d72966 |
| موقع المكتبة | الهندسة الكهربائية والإلكترونية |
| التاريخ | 2023-10-15 |
| ملاحظات | شركة تيلوس للاتصالات؛ مجلس أبحاث العلوم الطبيعية والهندسة في كندا |
| نص عينة | تدرس هذه المقالة مشكلة تحسين عمر الشبكة في نظام إنترنت الأشياء (IoT) الذي يدعم حوسبة الحافة المتنقلة متعددة المستخدمين (MEC) والذي يشتمل على نقطة وصول (AP) وخادم MEC ومجموعة من أجهزة K المحمولة (MDs) ذات سعة بطارية محدودة. بالنظر إلى طاقة البطارية المتبقية في MDs، ووصول المهام العشوائية، وقنوات الخبو اللاسلكية المتغيرة بمرور الوقت، يُقترح تعظيم عمر التعلم المعزز العميق (DRL) القائم على الناقد الناعم (SAC)، والذي يسمى DeepLM، لتحسين نسبة تقسيم المهام، وترددات دورة وحدة المعالجة المركزية المحلية في MDs، وتخصيص عرض النطاق الترددي، وتخصيص تردد دورة وحدة المعالجة المركزية في خادم MEC الخاضع لقائمة انتظار المهام. قيد التراكمات، وقيد النطاق الترددي، والحد الأقصى لقيود تردد دورة وحدة المعالجة المركزية في MDs وخادم MEC. تكشف نتائجنا أن DeepLM يتمتع بمعدل تقارب سريع وسعة تذبذب صغيرة. قمنا أيضًا بمقارنة أداء DeepLM مع ثلاثة أنظمة تفريغ قياسية، وهي حوسبة الحافة الكاملة (FEC)، والحوسبة المحلية بالكامل (FLC)، وتفريغ الحساب العشوائي (RCO). يعمل DeepLM على زيادة عمر الشبكة بنسبة 496% و229% مقارنة بمخططات FLC وRCO. ومن المثير للاهتمام، أنها تحقق مثل هذا التحسن الهائل في العمر عندما تكون احتمالية عدم التراكم 0.99، في حين أن احتمالية FEC وFLC وRCO هي 0.69 و0.53 و0.25 على التوالي، مما يظهر مكاسب كبيرة في الأداء بنسبة 30% و46% و74%. |
| DOI | 10.1109/JIOT.2023.3277753 |
| Cilt | 10 |
