Collaborative Service Provisioning in IIoT Systems via Service Urgency and Situation-Adaptive Goal Modeling: A Dynamic Service–Energy Tradeoff
Notice bibliographique
Résumé
Efficient use of scarce communication and computing resources is critical for meeting the diverse requirements of vertical industrial applications in the Industrial Internet of Things (IIoT). However, the randomness of concurrent service arrivals and the diversity of service demands result in dynamic competition for limited resources at a specific time, presenting significant challenges for effective service provisioning in IIoT systems with changing conditions. To address this challenge, this article investigates a collaborative service provisioning scheme that incorporates service urgency and situation-adaptive system goals to meet diverse vertical applications. Specifically, a novel concept, urgency of service, is introduced to characterize the sensitivity of service to limited resources, thereby mitigating resource competition by prioritizing concurrent services. To cope with system uncertainty, we design a situation-adaptive system goal that enables a dynamic tradeoff between service demands and system energy consumption. For this purpose, we develop a comprehensive metric that integrates the Value of Service (VoS) and system energy requirements, termed VoSE, to customize the time-varying system goals. The overall goal is to maximize the long-term VoSE, which is formulated as a mixed-integer nonlinear programming (MINLP) problem. Since it is NP-hard, we decompose it into a service provisioning subproblem (SPP) and a dynamic system goal subproblem (DGP). A reverse auction-based and urgency-driven service provisioning algorithm is first developed to solve the SPP. Furthermore, a dynamic system operation goal determination algorithm based on the VoSE ratio is proposed for the DGP. Extensive simulation results validate the effectiveness of the proposed algorithm in various performance parameters and demonstrate its significant superiority over baseline schemes.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 ».