Computing Resource Allocation in Three-Tier IoT Fog Networks: A Joint Optimization Approach Combining Stackelberg Game and Matching
Notice bibliographique
Résumé
Fog computing is a promising architecture to provide economical and low latency data services for future Internet of Things (IoT)-based network systems. Fog computing relies on a set of low-power fog nodes (FNs) that are located close to the end users to offload the services originally targeting at cloud data centers. In this paper, we consider a specific fog computing network consisting of a set of data service operators (DSOs) each of which controls a set of FNs to provide the required data service to a set of data service subscribers (DSSs). How to allocate the limited computing resources of FNs to all the DSSs to achieve an optimal and stable performance is an important problem. Therefore, we propose a joint optimization framework for all FNs, DSOs, and DSSs to achieve the optimal resource allocation schemes in a distributed fashion. In the framework, we first formulate a Stackelberg game to analyze the pricing problem for the DSOs as well as the resource allocation problem for the DSSs. Under the scenarios that the DSOs can know the expected amount of resource purchased by the DSSs, a many-to-many matching game is applied to investigate the pairing problem between DSOs and FNs. Finally, within the same DSO, we apply another layer of many-to-many matching between each of the paired FNs and serving DSSs to solve the FN-DSS pairing problem. Simulation results show that our proposed framework can significantly improve the performance of the IoT-based network systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».