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Enregistrement W3049329193

Socially Optimal Correlated Equilibrium in Class-Anonymous Offloading Game with Computing Access Points

2020· article· en· W3049329193 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueModeling and Optimization in Mobile, Ad-Hoc and Wireless Networks · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePrivacy-Preserving Technologies in Data
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNash equilibriumComputer scienceTask (project management)Class (philosophy)Game theoryStability (learning theory)Potential gameBest responseMathematical optimizationDistributed computingArtificial intelligenceMathematicsMathematical economicsMachine learning
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We consider a multi-user mobile offloading network with multiple computing access points (CAPs). Each user has one task to be processed, and may choose to reduce the cost of processing the task by offloading it to a CAP or to a remote cloud server. Each user belongs to one of a fixed number of classes, which determines the distribution of their task parameters. We aim to produce an offloading decision that minimizes the expected social cost of the system, while giving selfish users an incentive to follow that decision. Towards that goal, we show that our system can be formulated as a class-anonymous game, and we derive the reduced form of this game to prove that a socially optimal correlated equilibrium (CE) can be computed in polynomial time and space with respect to the number of users. Like the Nash Equilibrium, the CE maintains the necessary conditions for stability in a system with rational and selfish users, while being much easier to compute for non-potential finite games. Simulation results demonstrate the superior results of our solution when compared with random mapping and an alternate means of computing a CE.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,586
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle