Yazar
Heidarpour, A.R., Heidarpour, M.R., Ardakani, M., Tellambura, J., Uysal, Murat
Basım Tarihi
2023-10-15
Basım Yeri
-
IEEE
Konu
Derin takviyeli öğrenme (DRL), Nesnelerin İnterneti (IoT), Ömür boyu maksimizasyon, Mobil uç bilişim (MEC), Yumuşak aktör eleştirmeni (SAC)
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
2327-4662
Kayıt Numarası
7a1981b7-fbb3-41ee-882e-138924d72966
Lokasyon
Elektrik ve Elektronik Mühendisliği
Tarih
2023-10-15
Notlar
Telus İletişim A.Ş.; Kanada Doğa Bilimleri ve Mühendislik Araştırma Konseyi
Örnek Metin
Bu makale, bir erişim noktası (AP), bir MEC sunucusu ve sınırlı pil kapasitesine sahip bir dizi K mobil cihazdan (MD) oluşan çok kullanıcılı mobil uç bilişim (MEC) özellikli Nesnelerin İnterneti (IoT) sistemindeki ağ ömrü optimizasyon problemini incelemektedir. MD'lerdeki kalan pil enerjisi, stokastik görev varışları ve zamanla değişen kablosuz sönümleme kanalları göz önüne alındığında, görev bölme oranını, MD'lerdeki yerel CPU döngüsü frekanslarını, bant genişliği tahsisini ve görev kuyruğu biriktirme listesi kısıtlamasına, bant genişliği kısıtlamasına ve maksimuma bağlı olarak MEC sunucusundaki CPU döngüsü frekans tahsisini ortaklaşa optimize etmek için DeepLM adı verilen yumuşak aktör kritik (SAC) tabanlı derin takviyeli öğrenme (DRL) ömür maksimizasyonu önerilmektedir. MD'lerdeki ve MEC sunucusundaki CPU döngüsü frekansı kısıtlamaları. Sonuçlarımız DeepLM'nin hızlı bir yakınsama oranına ve küçük bir salınım genliğine sahip olduğunu ortaya koyuyor. Ayrıca DeepLM'nin performansını, tamamen uç bilişim (FEC), tamamen yerel bilişim (FLC) ve rastgele hesaplama boşaltma (RCO) olmak üzere üç kıyaslama boşaltma şemasıyla karşılaştırıyoruz. DeepLM, ağ ömrünü FLC ve RCO şemalarına kıyasla %496 ve %229 oranında artırır. İlginç bir şekilde, birikmemiş iş listesi olasılığı 0,99 iken FEC, FLC ve RCO'nunki sırasıyla 0,69, 0,53 ve 0,25 olduğunda böylesine devasa bir yaşam boyu iyileşme elde eder ve bu da %30, %46 ve %74'lük önemli bir performans artışı gösterir.
DOI
10.1109/JIOT.2023.3277753
Cilt
10
