Age of Information in Digital Twin Migration
Notice bibliographique
Résumé
A Digital Twin (DT) is a virtual representation of a real physical system (PS) that interacts with other objects on its behalf. In these interactions, the Age of Information (AoI) is a key performance measure that is dependent on the DT's current network server placement. To maintain acceptable AoI performance as the system evolves, the DT location may have to be moved, which is referred to asDigital Twin migration. In this paper we consider the problem of DT migration in a vehicular system, focusing on minimizing the time-averaged AoI. In this type of system, it is difficult to maintain acceptable AoI performance due to the speed of the vehicles, which can result in frequent abrupt handoffs between different cellular domains. This makes the question of when to initiate DT migration an important one. The problem is formulated as a Markovian stopping problem and an optimal online algorithm is proposed using dynamic programming and the statistics of vehicular motion. A more computationally intensive adaptive version of this algorithm is also proposed where the dynamic programming tables are recomputed at each time step. A best-in-expectation algorithm is introduced that gives sub-optimal AoI performance but is more computationally efficient than in the optimal version. These algorithms are also compared to heuristics that do immediate migration and migration at handoff. An offline algorithm is formulated that provides a lower bound on the average AoI that is attainable. Performance results show that the proposed algorithm can significantly improve the efficiency of Digital Twin migrations compared to the other approaches while guaranteeing the minimized time-averaged AoI.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».