FLoadNet: Load Balancing in Fog Networks With Cooperative Multiagent Using Actor–Critic Method
Notice bibliographique
Résumé
The growing demands of the Internet of Things (IoT) require a platform that supports real-time interactions and high availability of services to devices. In this context, the fog computing paradigm has emerged as an attractive solution for processing the data of IoT applications. Owing to the unpredictable traffic demands and resource heterogeneity in the fog environment, a smart workload distribution is essential to achieve high resource utilization and computing efficiency. To this end, this paper considers a joint link and server load balancing problem with multiple cooperative access points, (APs), in a combined edge-fog-cloud environment. The joint optimization problem is formulated as a stochastic game, and an actor-critic reinforcement learning framework, called FLoadNet, is proposed to optimize the joint policy of the multi-agents. FLoadNet consists of a centralized critic network, with parameter sharing and distributed individual actor networks in all the APs. Due to the learning dynamics and partially observable environment, we propose an extended critic network model, where cooperative APs learn to communicate among themselves while evaluating the value function. Unlike previous studies, the proposed critic network is designed to train both value and message functions, which is shown to significantly reduce the computational cost. The main goal of this work is to advance the development of efficient edge learning and the application of distributed learning algorithms specifically to fog network load balancing. The experimental results show that FLoadNet outperforms baseline load balancing methods.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».