インテリジェントIoTシステムのための公平な分散協調バンディット学習

Concetti Chiave

エッジサーバーは近隣のサーバーと情報を交換し、センサーからデータを収集して配信されたタスクを完了する。提案するアルゴリズムDC-ULCBにより、サーバーは協調的にセンサーを選択してデータ収集率を最大化しつつ公平性を維持する。

Sintesi

本論文では、インテリジェントIoTシステムのためのマルチプレイヤーマルチアームバンディットモデルを提案する。このモデルでは、エッジサーバーが近隣のサーバーと情報を交換し、センサーからデータを収集してタスクを完了する。

まず、サーバーの数Mと各サーバーの固有の順位を決定するための初期化スキームを提案する。次に、サーバー間の情報共有を可能にするための実行コンセンサス手順を導入する。これにより、各サーバーは他のサーバーの観測結果を活用してセンサーの期待データ率を協調的に推定できる。

提案するDC-ULCBアルゴリズムでは、各サーバーがUCBとLCBの両方を使ってセンサーの報酬を推定し、自身の順位に応じて異なるセンサーを選択することで、報酬の最大化と公平性の確保を両立する。

理論的な解析により、DC-ULCBのレグレット上限がログ時間に依存することを示す。また、シミュレーション結果から、DC-ULCBが既存手法に比べて報酬とPublicの両方で優れた性能を示すことを確認した。

Statistiche

サーバーkがセンサーiを選択した回数mk
i(t-1)は、時間tにおいて以下の上限を持つ:
M
X
k=1
E[ ˜mk
i (T)] ≤ 8 ln MT
∆2
min

Mϵg + 2π2
3M 3 + 1
ここで、∆min = min{|µi - µj| | i, j ∈ N, µi ≠ µj}であり、ϵgはグラフ構造指標を表す。

Citazioni

なし

Approfondimenti chiave tratti da

Fair Distributed Cooperative Bandit Learning on Networks for Intelligent Internet of Things Systems (Technical Report)

by Ziqun Chen,K... alle arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11603.pdf

Domande più approfondite

インテリジェントIoTシステムにおいて、サーバーとセンサーの関係以外にどのような重要な要素があるだろうか?

提案されたシステムにおいて、サーバーとセンサーの関係以外にも重要な要素が存在します。例えば、通信遅延や通信エラーの影響、センサーデータの信頼性や精度、セキュリティとプライバシーの確保などが挙げられます。通信遅延が発生すると、データの収集や処理に遅延が生じ、システム全体の性能に影響を与える可能性があります。また、通信エラーが発生するとデータの損失や誤った情報の伝達が起こり、システムの信頼性が損なわれる可能性があります。センサーデータの信頼性や精度が低い場合、誤った意思決定や予測が行われる可能性があります。さらに、セキュリティとプライバシーの確保が不十分な場合、機密情報が漏洩したり、システムが攻撃を受けるリスクが高まります。これらの要素を考慮し、システム全体の安定性と信頼性を確保することが重要です。