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用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略 被引量：1
1
作者 王汝言 蒋昊 +2 位作者 唐桐 吴大鹏 钟艾玲 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2850-2859,共10页
针对当前边缘缓存场景中普遍存在的用户偏好未知与高度异质问题,该文提出一种用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略。首先,建立点击率(CTR)预测基本模型,引入对比学习方法生成高质量的特征表示,辅助因子分解机(FM)预测用户偏好... 针对当前边缘缓存场景中普遍存在的用户偏好未知与高度异质问题,该文提出一种用户请求感知的边端缓存与用户推荐联合优化策略。首先,建立点击率(CTR)预测基本模型,引入对比学习方法生成高质量的特征表示,辅助因子分解机(FM)预测用户偏好;然后,基于用户偏好设计一种动态推荐机制,重塑不同用户的内容请求概率,从而影响缓存决策;最后,以用户平均内容获取时延最小化为目标建立边端缓存与用户推荐联合优化问题,将其解耦为边端缓存子问题和用户推荐子问题,分别基于区域贪婪算法和一对一交换匹配算法求解,并通过迭代更新获得收敛优化结果。仿真结果表明,相较于基准模型,引入对比学习方法的预测模型在曲线下面积(AUC)和准确率(ACC)上分别提升1.65%和1.30%,且联合优化算法能够有效降低用户平均内容获取时延,提升系统缓存性能。 展开更多
关键词 边缘缓存 对比学习 推荐机制 平均时延
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群组感知的行人轨迹预测方法研究
2
作者 王汝言 周玉蝶 +3 位作者 吴大鹏 段昂 崔亚平 何鹏 《通信学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期44-56,共13页
自动驾驶场景下,大多数方法没有对行人群体进行建模,这样会对道路交通的安全造成影响。因此,提出了一种针对群组感知的行人轨迹预测网络(GPCNet)。具体来说,在组内,从个体层面学习行人之间的交互,考虑不同行人的偏好问题。在组间,从群... 自动驾驶场景下,大多数方法没有对行人群体进行建模,这样会对道路交通的安全造成影响。因此,提出了一种针对群组感知的行人轨迹预测网络(GPCNet)。具体来说,在组内,从个体层面学习行人之间的交互,考虑不同行人的偏好问题。在组间,从群体层面学习行人组间的交互,使用社会力模型考虑行人轨迹的碰撞问题。仿真结果表明,与常用的轨迹预测方法相比,GPCNet在ETH和UCY数据集上的性能提高了约75.4%。 展开更多
关键词 自动驾驶 轨迹预测 行人群体 道路安全
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异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略
3
作者 王汝言 杨安琪 +2 位作者 吴大鹏 唐桐 祝志远 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第2期470-479,共10页
移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘... 移动边缘计算(MEC)通过将密集型任务从传感器卸载到附近边缘服务器,来增强本地的计算能力,延长其电池寿命。然而,在面向无线传感器网等时变环境中,任务之间的异构性可能会导致通信低效率、高时延等问题。为此,该文提出一种异步移动边缘计算网络中的联合任务调度与计算资源分配优化策略,该策略实时感知任务信息年龄和能耗,将异步边缘卸载问题数学建模为NP难(NP-hard problem)的混合整数规划问题,并提出基于混合动作优势演员-评论家(HA2C)强化学习算法的任务调度和计算资源分配方案解决该问题。仿真结果表明,该文方法能显著降低异步卸载网络的平均信息年龄和能耗,满足无线传感器网络对任务时效性的要求。 展开更多
关键词 异步移动边缘计算 无线传感器网络 平均信息年龄 平均能耗 混合动作强化学习
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内容新鲜度保障的车联网多智能体缓存分发策略
4
作者 崔亚平 石宏吉 +2 位作者 吴大鹏 何鹏 王汝言 《通信学报》 北大核心 2025年第1期52-66,共15页
车辆需要频繁动态变化内容支持车联网(IoV)时延敏感型应用,这会增加宏基站(MBS)负载,降低内容新鲜度。利用边缘缓存将最新内容提前缓存在小基站(SBS)能有效降低车辆时延和提高内容新鲜度。对影响时延和内容信息年龄(AoI)进行深入分析,... 车辆需要频繁动态变化内容支持车联网(IoV)时延敏感型应用,这会增加宏基站(MBS)负载,降低内容新鲜度。利用边缘缓存将最新内容提前缓存在小基站(SBS)能有效降低车辆时延和提高内容新鲜度。对影响时延和内容信息年龄(AoI)进行深入分析,提出一种内容新鲜度保障的多智能体强化学习(MARL)算法,通过优化缓存分发决策保障车辆获得高新鲜度内容。仿真结果表明,所提算法不仅收敛速度更快,而且在降低车辆时延和提升内容新鲜度方面表现出更好效果。 展开更多
关键词 车联网 边缘缓存 信息年龄 多智能体强化学习
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移动性感知的边缘服务迁移策略 被引量：11
5
作者 吴大鹏 吕吉 +1 位作者 李职杜 王汝言 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1-13,共13页
针对移动边缘计算网络中由于用户位置动态变化而导致边缘服务器间负载不均衡、用户服务质量降低的问题,提出了一种移动性感知的边缘服务迁移算法。首先,以最小化用户服务请求感知时延为目标,将优化问题建模为混合整数非线性规划问题。其... 针对移动边缘计算网络中由于用户位置动态变化而导致边缘服务器间负载不均衡、用户服务质量降低的问题,提出了一种移动性感知的边缘服务迁移算法。首先,以最小化用户服务请求感知时延为目标,将优化问题建模为混合整数非线性规划问题。其次,基于Lyapunov优化方法将时延优化问题解耦为边缘服务迁移子问题与无线接入子问题。再次,提出快速边缘决策算法求解出给定无线接入策略情况下最优的资源分配与边缘服务迁移方案。最后,提出异步最佳响应算法迭代出最优无线接入策略。仿真结果表明,与现有服务迁移策略相比较,所提算法能够在保证服务迁移成本稳定的情况下降低用户服务请求的感知时延。 展开更多
关键词 移动边缘计算网络 边缘服务迁移 迁移成本 感知时延
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社会属性感知的边缘计算任务调度策略 被引量：9
6
作者 王汝言 聂轩 +1 位作者 吴大鹏 李红霞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期271-278,共8页
边缘计算服务器的负载不均衡将严重影响服务能力,该文提出一种适用于边缘计算场景的任务调度策略(RQ-AIP)。首先,根据服务器的负载分布情况衡量整个网络的负载均衡度,结合强化学习方法为任务匹配合适的边缘服务器,以满足传感器节点任务... 边缘计算服务器的负载不均衡将严重影响服务能力,该文提出一种适用于边缘计算场景的任务调度策略(RQ-AIP)。首先,根据服务器的负载分布情况衡量整个网络的负载均衡度,结合强化学习方法为任务匹配合适的边缘服务器,以满足传感器节点任务的资源差异化需求;进而,构造任务时延和终端发射功率的映射关系来满足物理域的约束,结合终端用户社会属性,为任务不断地选择合适的中继终端,通过终端辅助调度的方式实现网络的负载均衡。仿真结果表明,所提出的策略与其他负载均衡策略相比能有效地缓解边缘服务器之间的负载和核心网的流量,降低任务处理时延。 展开更多
关键词 计算机网络 边缘计算 社会属性 负载均衡
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偏好感知的边云协同群智感知参与者选择策略 被引量：3
7
作者 王汝言 刘佳 +1 位作者 何鹏 崔亚平 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期142-151,共10页
群智感知依靠大量用户的移动性和智能设备的传感能力完成数据的收集,已经成为一种有效的感知数据收集方式。现有集中式群智感知网络中,云平台负责任务分发和数据收集等全部过程,难以有效处理大量实时数据,感知成本高;不同参与者对待任... 群智感知依靠大量用户的移动性和智能设备的传感能力完成数据的收集,已经成为一种有效的感知数据收集方式。现有集中式群智感知网络中,云平台负责任务分发和数据收集等全部过程,难以有效处理大量实时数据,感知成本高;不同参与者对待任务的兴趣不同,忽略偏好因素会导致所选参与者完成任务的效率较低,参与者满意度较差。针对上述群智感知网络中存在的问题,提出一种边云协同架构下偏好感知的参与者选择策略。参与者选择过程由云平台和边缘节点协作执行。云平台基于任务的不同位置向边缘节点分发任务,并且从边缘节点收集数据。边缘节点负责参与者选择过程,通过评估时间匹配度、距离匹配度、任务类型和奖励,量化用户对任务的偏好;通过评估用户的声誉和感知成本,量化任务对用户的偏好。基于双方偏好和稳定匹配理论,将参与者选择问题建模为用户与任务间的多对一稳定匹配问题,并且求解稳定匹配使参与者偏好最大化。结果表明,该策略所选参与者的满意度较高,平台收集的数据质量较好。 展开更多
关键词 群智感知 边云协同 参与者选择 数据质量 用户偏好
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QoE感知的V-CRAN视频传输资源分配策略 被引量：3
8
作者 张鸿 黄闯 +3 位作者 邹虹 王汝言 徐瑞鑫 李职杜 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期48-58,共11页
在如今视频业务要求不断提高的发展趋势下,针对云无线接入网络传输中光域和无线域资源分配不平衡与用户体验质量差的问题,提出了一种在虚拟化云无线接入网中视频体验质量感知的传输资源分配策略。首先,根据不同用户的带宽需求,分别构建... 在如今视频业务要求不断提高的发展趋势下,针对云无线接入网络传输中光域和无线域资源分配不平衡与用户体验质量差的问题,提出了一种在虚拟化云无线接入网中视频体验质量感知的传输资源分配策略。首先,根据不同用户的带宽需求,分别构建了光传输波长分配的前传带宽效率模型、波长调谐开销模型以及光网络间的负载均衡性评估模型,并提出了一种基于合并与分裂规则的光网络单元联盟形成算法,用于构建虚拟化云无线接入网。进一步地,对传输速率以及视频中断危险程度对用户体验质量的影响趋势进行了分析,并在保证资源总量不变的情况下,建立起用户和虚拟化云无线接入网两阶段的Stackelberg博弈,并证明了其纳什均衡解的存在与唯一性。最终,在提升用户体验质量的同时,优化了有限的无线资源分配以保证服务提供商的效用。大量的仿真结果表明,在不同用户数量以及负载率的场景下,所提策略在保证鲁棒性的前提下不仅满足了用户观看视频的体验质量,而且有效地提升了光域和无线域的资源利用率。 展开更多
关键词 虚拟化云无线接入网 体验质量 视频传输 博弈 资源分配
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用户属性感知的移动社交网络边缘缓存机制 被引量：3
9
作者 杨静 武佳 李红霞 《工程科学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期930-938,共9页
针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题,提出一种用户属性感知的边缘缓存机制.首先,利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度,进而估计本地流行内容,然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存,并根据用户偏... 针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题,提出一种用户属性感知的边缘缓存机制.首先,利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度,进而估计本地流行内容,然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存,并根据用户偏好的变化,将之实时更新.为进一步减少传输时延,根据用户偏好构建兴趣社区,在兴趣社区中基于用户的缓存意愿和缓存能力,选择合适的缓存用户缓存目标内容并分享给普通用户.结果表明,所提机制性能优于随机缓存及最流行内容缓存算法,在提高缓存命中率、降低传输时延的同时,增强了用户体验质量. 展开更多
关键词 移动社交网络 边缘缓存 流行度预测 隐语义模型 社会属性
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考虑工人培养的移动群智感知任务分配机制 被引量：1
10
作者 吕翊 王燕 +3 位作者 崔亚平 何鹏 吴大鹏 王汝言 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1505-1513,共9页
移动群智感知(MCS)通过大量感知工人的移动性和工人随身携带的感知设备来收集数据,是一种新的大规模数据感知范式。现有大量研究致力于解决移动群智感知中的任务分配问题,使感知数据质量得以提高,但忽略了缺乏优质工人的感知任务,导致... 移动群智感知(MCS)通过大量感知工人的移动性和工人随身携带的感知设备来收集数据,是一种新的大规模数据感知范式。现有大量研究致力于解决移动群智感知中的任务分配问题,使感知数据质量得以提高,但忽略了缺乏优质工人的感知任务,导致任务完成质量降低。为了解决上述问题,对于缺乏优质工人的感知任务,该文关注将经验不足的工人培养为优质工人,并令其执行这些感知任务,实现工人的长期复用,提高感知数据质量和长期平台效用。具体来说,该文考虑了缺乏优质工人的感知任务所需的能力和工人的能力类型,并据此应用稳定匹配算法选择待培养工人,提出一种基于能力聚合和半马尔可夫预测的多阶段工人选择培养(MWSD)算法。结果表明,相比基于区块链的非确定团队协作(BNTC)算法,该文所提算法能够有效将缺乏优质工人的感知任务的数据质量提高24%,长期平台效用提高17%。 展开更多
关键词 移动群智感知 任务分配 工人培养 工人选择
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带有协作意愿感知的边缘协作中继机制 被引量：2
11
作者 邹虹 万彬 吴大鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1173-1181,共9页
利用智能终端的协作转发可以缓解海量传感器数据的承载压力。然而,由用户携带智能终端的非合作行为会使转发性能急剧下降。为此,提出了一种带有协作意愿感知的边缘协作中继机制,以提高中继选择的合理性和激励机制的有效性。通过分析用... 利用智能终端的协作转发可以缓解海量传感器数据的承载压力。然而,由用户携带智能终端的非合作行为会使转发性能急剧下降。为此,提出了一种带有协作意愿感知的边缘协作中继机制,以提高中继选择的合理性和激励机制的有效性。通过分析用户对转发数据的兴趣度感知用户的主观协作意愿,并考虑用户能量和缓冲的影响,综合选择协作状态最佳的用户作为中继。为了进一步激励中继用户参与协作转发,提出了一种基于讨价还价博弈的激励机制,充分地激励中继用户的客观协作意愿。仿真结果表明所提机制与其他中继机制相比,转发成功率和平均吞吐量分别提高了至少19.4%、17.9%,平均传递时延降低了至少18.6%。 展开更多
关键词 边缘网络 协作转发 中继选择 激励机制
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群组协作的移动群智感知任务分配方法 被引量：2
12
作者 吴大鹏 管芃 +2 位作者 张普宁 杨志刚 王汝言 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4308-4316,共9页
时空覆盖类感知任务对参与者的时间与空间约束使得传统单参与者模式难以适用。为此,该文提出群组协作的移动群智感知任务分配方法,以群组模式替代传统单参与者模式。设计层次化群组协作的任务分配框架,提出偏好感知的社交群组生成方法,... 时空覆盖类感知任务对参与者的时间与空间约束使得传统单参与者模式难以适用。为此,该文提出群组协作的移动群智感知任务分配方法,以群组模式替代传统单参与者模式。设计层次化群组协作的任务分配框架,提出偏好感知的社交群组生成方法,引入社交关系生成社交群组,提高任务完成率。提出效用优化的任务群组匹配方法,采用网络流理论进行群组-任务匹配,保证平台效用最大化。仿真结果表明所提方法在任务完成率与平台效用方面均有较大提升。 展开更多
关键词 移动群智感知 任务分配 群组协作 平台效用
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边缘增强H-CRAN中能耗感知的资源分配机制 被引量：1
13
作者 吕翊 王焰斌 +2 位作者 张鸿 王汝言 张普宁 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期67-78,107,共13页
针对目前移动边缘计算增强异构云无线接入网中的设备能耗高、资源利用率低以及用户服务质量恶化等不足之处,从频谱资源与计算资源的角度出发,提出了一种基于能耗感知的通信与计算资源分配机制。首先将网络吞吐量作为收入,能耗作为成本支... 针对目前移动边缘计算增强异构云无线接入网中的设备能耗高、资源利用率低以及用户服务质量恶化等不足之处,从频谱资源与计算资源的角度出发,提出了一种基于能耗感知的通信与计算资源分配机制。首先将网络吞吐量作为收入,能耗作为成本支出,建立起了服务提供商视角的利润模型框架。为了避免由于资源分配不均导致的边缘服务器资源浪费或过载,首先通过分析用户到来的各项服务请求,并利用稀疏矩阵算法合理分配频谱资源使网络吞吐量得到提升,而针对计算资源则设计了一种启发式算法,以确定用户关联和用户计算资源需求量,使每个边缘服务器都能得到充分利用;并基于资源利用的结果并结合考虑光纤前传链路容量约束,可以动态部署移动边缘计算服务器于宏基站或者远端射频头处以降低设备开销。针对不同参数指标与一天不同时刻服务请求情况的仿真结果表明,所提机制能有效地提高网络吞吐量、减少网络能耗并降低光纤前传链路的阻塞概率,相较于其他算法在各项指标上均有显著提升。 展开更多
关键词 异构云无线接入网 节能 移动边缘计算 资源分配
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带有特征感知的D2D内容缓存策略 被引量：2
14
作者 杨静 李金科 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期2201-2207,共7页
设备到设备通信(D2D)可以有效地卸载基站流量,在D2D网络中不仅需要共享大众化内容还需要个性化内容缓存。该文对缓存内容选择问题进行了深入研究,提出一种结合特征感知的内容社交价值预测(CSVP)方法。价值预测不仅可以降低时延也可以减... 设备到设备通信(D2D)可以有效地卸载基站流量,在D2D网络中不仅需要共享大众化内容还需要个性化内容缓存。该文对缓存内容选择问题进行了深入研究,提出一种结合特征感知的内容社交价值预测(CSVP)方法。价值预测不仅可以降低时延也可以减少缓存替换次数降低缓存成本。首先结合用户特征和内容特征计算内容当前价值,然后通过用户社交关系计算未来价值。微基站根据内容的价值为用户提供个性化内容缓存服务,宏基站则在每个微基站的缓存内容中选择价值较大部分的内容。仿真结果表明,该文提出的缓存策略可以有效缓解基站流量,与其他方法相比降低时延约20%~40%。 展开更多
关键词 边缘网络 D2D通信 内容缓存 探索-利用 价值预测
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属性感知的MCS任务分配与隐私保护协同机制 被引量：1
15
作者 杨鹏 吴其明 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期38-48,共11页
针对移动群智感知网络中感知的任务分配以及保护感知用户的隐私信息问题,提出了一种基于用户属性感知的任务分配与隐私保护协同机制。首先,根据感知用户固有属性以及历史任务参与记录,挖掘用户对任务的不同倾向、意愿和访问等来量化出... 针对移动群智感知网络中感知的任务分配以及保护感知用户的隐私信息问题,提出了一种基于用户属性感知的任务分配与隐私保护协同机制。首先,根据感知用户固有属性以及历史任务参与记录,挖掘用户对任务的不同倾向、意愿和访问等来量化出用户的静态属性和社会属性;然后,将用户属性作为输入,使用BP神经网络对用户服务能力进行分析,实现任务与用户的优化分配;最后,感知用户生成假名参与感知任务,结合环签名对用户属性生成随机数进行属性加密,确保感知用户在隐私安全的前提下,提升平台感知数据的准确程度。仿真实验结果表明,文中所提出的策略能够有效地选择出感知用户,验证了用户上传数据的可用性,保护了用户的身份安全。 展开更多
关键词 群智感知 任务分配 隐私保护 属性签名
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工业互联网智能标签系统设计
16
作者 李职杜 向罗勇 +1 位作者 吴大鹏 张译霖 《信息通信技术与政策》 2019年第8期56-61,共6页
智能标签作为工业互联网标识的重要载体,在实现标识数据实时更新以及与人、机、物交互上具有重要作用。目前,已有部分智能标签成功部署于一些智能工厂中,但智能标签在大规模应用前仍然面临通信、定位、成本等挑战。本文基于工业制造场景... 智能标签作为工业互联网标识的重要载体,在实现标识数据实时更新以及与人、机、物交互上具有重要作用。目前,已有部分智能标签成功部署于一些智能工厂中,但智能标签在大规模应用前仍然面临通信、定位、成本等挑战。本文基于工业制造场景,探索智能标签系统的设计方案、关键技术以及未来挑战,旨在为未来工业互联网智能标签设计提供全新思路。 展开更多
关键词 智能标签 工业互联网标识 功能需求 系统设计 射频识别
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IRS辅助的车联网相移设计和信道对齐策略
17
作者 王汝言 王康 +2 位作者 崔亚平 何鹏 吴大鹏 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期761-769,共9页
针对车联网中车辆的动态移动以及信号的随机散射所导致的信道快速变化问题,研究了智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的车联网通信并提出了联合相移设计和信道对齐策略,以削减车联网中多普勒频移的影响并提升通信性能... 针对车联网中车辆的动态移动以及信号的随机散射所导致的信道快速变化问题,研究了智能反射面(intelligent reflecting surface,IRS)辅助的车联网通信并提出了联合相移设计和信道对齐策略,以削减车联网中多普勒频移的影响并提升通信性能。提出的策略由两个阶段构成。在第一阶段设计IRS的相移以改善级联信道的衰落状态,在策略的第二阶段进行修正函数的设计,实现了直接信道和级联信道的信道对齐,从而减少直接信道快衰落状态对通信性能的影响。通过联合相移设计和信道对齐策略中设计的反射相移以及修正函数,实现了通信性能的提升。仿真结果表明,所提策略相比于相移优化策略可以提升8.8%的频谱效率。 展开更多
关键词 车联网 智能反射面 衰落信道 相移设计
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面向密集场景的空天地网络资源分配算法
18
作者 张鸿 廖彧歆 +2 位作者 王汝言 吴大鹏 杜慧敏 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1968-1976,共9页
空天地网络具有覆盖范围大、吞吐量高、弹性强等优点。该文针对大量用户并发接入、网络负载不均衡所引发的网络拥塞、服务质量恶化等问题,提出一种面向密集场景的资源分配算法。首先以用户需求为中心,根据不同类型用户任务的偏好来构建... 空天地网络具有覆盖范围大、吞吐量高、弹性强等优点。该文针对大量用户并发接入、网络负载不均衡所引发的网络拥塞、服务质量恶化等问题,提出一种面向密集场景的资源分配算法。首先以用户需求为中心,根据不同类型用户任务的偏好来构建用户效用函数,然后基于匹配博弈的网络选择算法和结合对偶上升法的功率控制算法来实现负载均衡,优化资源分配方案。实验表明,相较于传统策略,所提策略整体用户接入率至少提高35%,时延和吞吐量方面性能提升超过50%;在密集场景下,能更有效地均衡负载,提升网络性能。 展开更多
关键词 空天地一体化网络 资源分配 博弈论 密集场景
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工业物联网中基于任务紧急程度的资源分配算法
19
作者 邹虹 卓赛 +2 位作者 张鸿 张明兴 吴大鹏 《电信科学》 北大核心 2024年第3期29-38,共10页
工业物联网中任务的生成通常具有连续性和周期性,并且任务对时延要求很高,这给系统成本带来了挑战。为应对这一挑战,提出了一种基于任务紧急程度的成本最小化资源分配算法。通过遗传算法优化任务的卸载策略和系统的资源分配策略,对于卸... 工业物联网中任务的生成通常具有连续性和周期性,并且任务对时延要求很高,这给系统成本带来了挑战。为应对这一挑战,提出了一种基于任务紧急程度的成本最小化资源分配算法。通过遗传算法优化任务的卸载策略和系统的资源分配策略,对于卸载的任务,根据任务的紧急程度进行调度,并在满足时延要求的前提下计算任务的最优发射功率。仿真结果表明,所提算法有效改善了系统总能耗成本。 展开更多
关键词 工业物联网 资源分配 遗传算法
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基于Z-Score动态压缩的高效联邦学习算法
20
作者 刘乔寿 皮胜文 原炜锡 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2093-2097,共5页
联邦学习作为一种具有隐私保护的新兴分布式计算范式,在一定程度上保护了用户隐私和数据安全。然而,由于联邦学习系统中客户端与服务器需要频繁地交换模型参数,造成了较大的通信开销。在带宽有限的无线通信场景中,这成为了限制联邦学习... 联邦学习作为一种具有隐私保护的新兴分布式计算范式,在一定程度上保护了用户隐私和数据安全。然而,由于联邦学习系统中客户端与服务器需要频繁地交换模型参数,造成了较大的通信开销。在带宽有限的无线通信场景中,这成为了限制联邦学习发展的主要瓶颈。针对这一问题,提出了一种基于Z-Score的动态稀疏压缩算法。通过引入Z-Score,对局部模型更新进行离群点检测,将重要的更新值视为离群点,从而将其挑选出来。在不需要复杂的排序算法以及原始模型更新的先验知识的情况下,实现模型更新的稀疏化。同时随着通信轮次的增加,根据全局模型的损失值动态地调整稀疏率,从而在保证模型精度的前提下最大程度地减少总通信量。通过实验证明,在I.I.D.数据场景下,该算法与联邦平均(FedAvg)算法相比可以降低95%的通信量,精度损失仅仅为1.6%,与FTTQ算法相比可以降低40%~50%的通信量,精度损失仅为1.29%,证明了该方法在保证模型性能的同时显著降低了通信成本。 展开更多
关键词 联邦学习 Z-SCORE 稀疏化 动态稀疏率
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