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面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法
被引量：
4
1
作者
康海燕
冀珊珊
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2382-2392,共11页
现有分布式机器学习模型的相关激励机制大多基于单层服务器架构,难以适应当前异构无线计算场景,同时存在计算资源分配不平衡、通信成本高昂等问题.针对上述问题,创新地提出一种面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法(Hiera...
现有分布式机器学习模型的相关激励机制大多基于单层服务器架构,难以适应当前异构无线计算场景,同时存在计算资源分配不平衡、通信成本高昂等问题.针对上述问题,创新地提出一种面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法(Hierarchical Stackelberg game Swarm Learning Incentive method for wireless edge network,HSISL),创新地将Stackelberg博弈机制引入群体学习模型中,依据各参与方性能差异,云端聚合平台、边缘簇节点、边缘计算节点三方进行动态博弈,通过双定价公平激励过程,共同制定个性化分层资源分配策略,得到模型训练的最优纳什解,有效引导边缘计算模型进行正向加速.通过理论与实验分析,HSISL能够有效提升模型公平性与训练效率,其在MNIST数据集上的准确率可达96.06%.
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关键词
数据共享
群体学习
STACKELBERG博弈
动态博弈
无线网络通信
激励机制
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职称材料
题名
面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法
被引量：
4
1
作者
康海燕
冀珊珊
机构
北京信息科技大学信息管理学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第7期2382-2392,共11页
基金
国家社科基金(No.21BTQ079)
教育部人文社科基金(No.20YJAZH046)
国家自然科学基金(No.61370139)~~。
文摘
现有分布式机器学习模型的相关激励机制大多基于单层服务器架构,难以适应当前异构无线计算场景,同时存在计算资源分配不平衡、通信成本高昂等问题.针对上述问题,创新地提出一种面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法(Hierarchical Stackelberg game Swarm Learning Incentive method for wireless edge network,HSISL),创新地将Stackelberg博弈机制引入群体学习模型中,依据各参与方性能差异,云端聚合平台、边缘簇节点、边缘计算节点三方进行动态博弈,通过双定价公平激励过程,共同制定个性化分层资源分配策略,得到模型训练的最优纳什解,有效引导边缘计算模型进行正向加速.通过理论与实验分析,HSISL能够有效提升模型公平性与训练效率,其在MNIST数据集上的准确率可达96.06%.
关键词
数据共享
群体学习
STACKELBERG博弈
动态博弈
无线网络通信
激励机制
Keywords
data sharing
swarm learning
Stackelberg game
dynamic games
wireless network communication
in⁃centives
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN929.52 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向无线边缘网络的分层Stackelberg博弈群体激励方法
康海燕
冀珊珊
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
4
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