A Potential Game Approach for Decentralized Resource Coordination in Coexisting IWNs
Notice bibliographique
Résumé
To meet the requirements of various emerging manufacturing applications, multiple Industrial Wireless Networks (IWNs) are employed to operate in the same region. However, the limited communication resources inevitably incur interference in the time and frequency domains, which is known as the coexistence problem. Existing centralized mechanisms suffer from a low computational efficiency in a large-scale network scenario, and the globally shared information cannot be fully obtained in practice. To this end, we first design an incomplete information sharing protocol to clarify the decentralized coordination among coexisting IWNs. We then formulate the coexistence problem as a non-cooperative game, which is proven to be a potential game. In addition, considering the deterministic deadlines of data transmissions in industrial applications, we propose a Deadline-aware Incomplete-Information-based Decentralized Resource Coordination (DIIDRC) algorithm. We also mathematically analyze that the DIIDRC algorithm converges to a collision-free optimal schedule in a resource-sufficient scenario or a nearly-optimal schedule in a resource-insufficient scenario. We conduct extensive simulations to verify the effectiveness of the DIIDRC algorithm. Evaluation results show that the DIIDRC algorithm has obvious superiorities over existing works in terms of the convergence rate and schedulable ratio.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».