Robust Energy-Efficient Resource Allocation for IoT-Powered Cyber-Physical-Social Smart Systems With Virtualization
Notice bibliographique
Résumé
To promote future intelligent systems, a novel cyber-physical-social smart system (CPS3) powered by the Internet of Things is presented in this paper, where wireless network virtualization is adopted to enhance the diversity and the flexibility of the service operation and the system management. Based on the presented system, a robust energy-efficient resource allocation scheme is proposed to guarantee the outage probability requirements of controllers and actuators while realizing the maximization of the system energy efficiency. Different from the existing works, imperfect channel state information is studied for energy-efficient resource allocation in CPS3. To effectively handle the formulated optimization problem, the concept of virtual devices is introduced to equivalently reformulate the original problem. Afterward, the probabilistic mixed problem is approximately transformed into a nonprobabilistic problem though outage probability analyses. After the transformation, the optimization problem can be decomposed into power allocation and channel allocation, where an iterative algorithm for power allocation is adopted to maximize the system energy, and a heuristic greedy algorithm is presented to schedule sensors and actuators on different subchannels based on the obtained power allocation results. Simulation results demonstrate the convergency of the proposed algorithm and the advantages of the proposed scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».