論文の概要: Fair Distributed Cooperative Bandit Learning on Networks for Intelligent Internet of Things Systems (Technical Report)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.11603v1
• Date: Mon, 18 Mar 2024 09:25:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-19 15:57:28.183521
• Title: Fair Distributed Cooperative Bandit Learning on Networks for Intelligent Internet of Things Systems (Technical Report)
• Title（参考訳）: インテリジェントモノのインターネットのためのネットワーク上での公平な分散協調帯域学習(技術報告)
• Authors: Ziqun Chen, Kechao Cai, Jinbei Zhang, Zhigang Yu,
• Abstract要約: 本稿では,データ収集を容易にし,公平性を考慮に入れた,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ドモデルを提案する。 我々は,分散協調バンドレットアルゴリズムDC-ULCBを設計し,サーバが協調的にセンサを選択してデータレートを最大化し,公平性を保ちながらデータレートを最大化できるようにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.287452323302345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In intelligent Internet of Things (IoT) systems, edge servers within a network exchange information with their neighbors and collect data from sensors to complete delivered tasks. In this paper, we propose a multiplayer multi-armed bandit model for intelligent IoT systems to facilitate data collection and incorporate fairness considerations. In our model, we establish an effective communication protocol that helps servers cooperate with their neighbors. Then we design a distributed cooperative bandit algorithm, DC-ULCB, enabling servers to collaboratively select sensors to maximize data rates while maintaining fairness in their choices. We conduct an analysis of the reward regret and fairness regret of DC-ULCB, and prove that both regrets have logarithmic instance-dependent upper bounds. Additionally, through extensive simulations, we validate that DC-ULCB outperforms existing algorithms in maximizing reward and ensuring fairness.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントなIoT(Internet of Things)システムでは、ネットワーク内のエッジサーバが隣人と情報を交換し、センサーからデータを収集してデリバリタスクを完了します。 本稿では,知的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。 本モデルでは,サーバが隣人と協調する上で有効な通信プロトコルを確立する。 次に,分散協調バンドレットアルゴリズムDC-ULCBを設計し,サーバが協調的にセンサを選択してデータレートを最大化し,公平性を維持した。 本研究は,DC-ULCBの報償後悔と公正後悔の分析を行い,両者が対数的インスタンス依存上界を持つことを証明した。 さらに、広範囲なシミュレーションにより、DC-ULCBは報酬の最大化と公平性の確保のために既存のアルゴリズムよりも優れていることを検証した。

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