Approach Toward Simulation Modeling With Reinforced Offloading for Heterogeneous IoT Terminals Under a Novel STECN
Notice bibliographique
Résumé
Satellite terrestrial edge computing network (STECN) has significant potential application deploying mobile edge computing (MEC) in offloading the computational tasks by the heterogeneous Internet of Thing (IoT) terminals under terrestrial network (TN). In this article, we present a methodological approach toward modeling the simulation environment for a novel multitier multiconstellation STECN where the IoT user equipment (UE) from both aviation space and ground will offload computing tasks into the edge satellite network for processing. We designed a network model, a communication and coverage time model and a computing model under the proposed STECN. We proposed two algorithms with three offloading schemes addressing variability in latency tolerance by heterogeneous UEs. We optimized the allocation of communication and computing resources by the satellites under the model by adopting a deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm with an actor-critic network for training and learning. We approached simulation modeling by designing and developing relevant modules, simulation architecture, and workflow. We incorporated techniques to fine tune the training system under specific evaluation matrices so that our simulation model can be followed by others in the domain.
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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 ».