論文の概要: Resource allocation optimization using artificial intelligence methods
in various computing paradigms: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12315v1
- Date: Wed, 23 Mar 2022 10:31:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-24 23:48:51.215862
- Title: Resource allocation optimization using artificial intelligence methods
in various computing paradigms: A Review
- Title（参考訳）: 各種計算パラダイムにおける人工知能手法を用いた資源配分最適化
- Authors: Javad Hassannataj Joloudari, Roohallah Alizadehsani, Issa Nodehi,
Sanaz Mojrian, Fatemeh Fazl, Sahar Khanjani Shirkharkolaie, H M Dipu Kabir,
Ru-San Tan, U Rajendra Acharya
- Abstract要約: 本稿では,資源配分最適化のための人工知能(AI)手法の適用について,総合的な文献レビューを行う。
我々の知る限りでは、異なる計算パラダイムにおけるAIベースのリソース割り当てアプローチに関する既存のレビューはない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.738849852406729
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: With the advent of smart devices, the demand for various computational
paradigms such as the Internet of Things, fog, and cloud computing has
increased. However, effective resource allocation remains challenging in these
paradigms. This paper presents a comprehensive literature review on the
application of artificial intelligence (AI) methods such as deep learning (DL)
and machine learning (ML) for resource allocation optimization in computational
paradigms. To the best of our knowledge, there are no existing reviews on
AI-based resource allocation approaches in different computational paradigms.
The reviewed ML-based approaches are categorized as supervised and
reinforcement learning (RL). Moreover, DL-based approaches and their
combination with RL are surveyed. The review ends with a discussion on open
research directions and a conclusion.
- Abstract（参考訳）: スマートデバイスが出現すると、モノのインターネット、霧、クラウドコンピューティングといった様々な計算パラダイムへの需要が高まっている。
しかし、これらのパラダイムでは効果的な資源配分は依然として困難である。
本稿では、ディープラーニング(DL)や機械学習(ML)といった人工知能(AI)手法の計算パラダイムにおける資源配分最適化への応用に関する総合的な文献レビューを行う。
我々の知る限りでは、異なる計算パラダイムにおけるAIベースのリソース割り当てアプローチに関する既存のレビューはない。
レビューされたMLベースのアプローチは、教師付き強化学習(RL)に分類される。
さらに,DLベースのアプローチとRLの組み合わせについて検討した。
レビューは、オープンな研究の方向性と結論に関する議論で終わる。
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