論文の概要: Wireless Edge-Empowered Metaverse: A Learning-Based Incentive Mechanism
for Virtual Reality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.03776v1
- Date: Sun, 7 Nov 2021 13:02:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-08 22:36:19.962358
- Title: Wireless Edge-Empowered Metaverse: A Learning-Based Incentive Mechanism
for Virtual Reality
- Title（参考訳）: ワイヤレスエッジエンパワーメタバース:バーチャルリアリティのための学習に基づくインセンティブメカニズム
- Authors: Minrui Xu, Dusit Niyato, Jiawen Kang, Zehui Xiong, Chunyan Miao, and
Dong In Kim
- Abstract要約: メタバースにおけるVRサービスのための学習型インセンティブメカニズムフレームワークを提案する。
まず,仮想世界におけるVRユーザのための指標として,知覚の質を提案する。
第二に、VRユーザー(買い手)とVR SP(売り手)間のVRサービスの迅速な取引のために、オランダの二重オークション機構を設計する。
第3に,この競売プロセスの高速化を目的とした深層強化学習型競売機を設計する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.4151387131726
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The Metaverse is regarded as the next-generation Internet paradigm that
allows humans to play, work, and socialize in an alternative virtual world with
immersive experience, for instance, via head-mounted display for Virtual
Reality (VR) rendering. With the help of ubiquitous wireless connections and
powerful edge computing technologies, VR users in wireless edge-empowered
Metaverse can immerse in the virtual through the access of VR services offered
by different providers. However, VR applications are computation- and
communication-intensive. The VR service providers (SPs) have to optimize the VR
service delivery efficiently and economically given their limited communication
and computation resources. An incentive mechanism can be thus applied as an
effective tool for managing VR services between providers and users. Therefore,
in this paper, we propose a learning-based Incentive Mechanism framework for VR
services in the Metaverse. First, we propose the quality of perception as the
metric for VR users immersing in the virtual world. Second, for quick trading
of VR services between VR users (i.e., buyers) and VR SPs (i.e., sellers), we
design a double Dutch auction mechanism to determine optimal pricing and
allocation rules in this market. Third, for auction communication reduction, we
design a deep reinforcement learning-based auctioneer to accelerate this
auction process. Experimental results demonstrate that the proposed framework
can achieve near-optimal social welfare while reducing at least half of the
auction information exchange cost than baseline methods.
- Abstract（参考訳）: metaverseは、例えばヘッドマウントディスプレイによる仮想現実(vr)レンダリングを通じて、没入体験を備えた代替仮想世界において、人間が遊び、働き、社交できる次世代のインターネットパラダイムと見なされている。
ユビキタスなワイヤレス接続と強力なエッジコンピューティング技術によって、ワイヤレスエッジを搭載したMetaverseのVRユーザは、さまざまなプロバイダが提供するVRサービスにアクセスして仮想空間に没入することができる。
しかし、vrアプリケーションは計算と通信が中心です。
VRサービスプロバイダ(SP)は、限られた通信と計算資源から、VRサービスのデリバリを効率的かつ経済的に最適化する必要がある。
これにより、プロバイダとユーザ間のVRサービスを管理する効果的なツールとして、インセンティブメカニズムが適用できる。
そこで本稿では,メタバースにおけるVRサービスのための学習型インセンティブメカニズムフレームワークを提案する。
まず,仮想空間に没入するvrユーザのための指標として,知覚の質を提案する。
第二に、VRユーザ(買い手)とVR SP(売り手)の迅速な取引のために、この市場で最適な価格設定と割り当てルールを決定するために、オランダの2つのオークションメカニズムを設計する。
第3に,この競売プロセスの高速化を目的とした深層強化学習型競売機を設計する。
実験により,提案フレームワークは,基本手法よりもオークション情報交換コストの少なくとも半分を削減しつつ,最適に近い社会福祉を実現することができることが示された。
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