論文の概要: Satisfaction-Aware Incentive Scheme for Federated Learning in Industrial Metaverse: DRL-Based Stackbelberg Game Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06909v1
• Date: Mon, 10 Feb 2025 03:33:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:08:39.794549
• Title: Satisfaction-Aware Incentive Scheme for Federated Learning in Industrial Metaverse: DRL-Based Stackbelberg Game Approach
• Title（参考訳）: 産業メタバースにおけるフェデレーション学習のための満足度を考慮したインセンティブスキーム:DRLに基づくStackbelbergゲームアプローチ
• Authors: Xiaohuan Li, Shaowen Qin, Xin Tang, Jiawen Kang, Jin Ye, Zhonghua Zhao, Dusit Niyato,
• Abstract要約: Industrial Metaverseはフェデレーション学習とメタコンピューティングを使用して、データのプライバシを確保しながら、モデルを分散的にトレーニングする。 本稿では、データサイズ、年齢情報(AoI)、学習遅延を考慮に入れた満足度関数を設計する。 満足度関数は、モデルトレーニングにおけるノード参加を動機付けるユーティリティ関数に組み込まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.79672516203574
• License:
• Abstract: Industrial Metaverse leverages the Industrial Internet of Things (IIoT) to integrate data from diverse devices, employing federated learning and meta-computing to train models in a distributed manner while ensuring data privacy. Achieving an immersive experience for industrial Metaverse necessitates maintaining a balance between model quality and training latency. Consequently, a primary challenge in federated learning tasks is optimizing overall system performance by balancing model quality and training latency. This paper designs a satisfaction function that accounts for data size, Age of Information (AoI), and training latency. Additionally, the satisfaction function is incorporated into the utility functions to incentivize node participation in model training. We model the utility functions of servers and nodes as a two-stage Stackelberg game and employ a deep reinforcement learning approach to learn the Stackelberg equilibrium. This approach ensures balanced rewards and enhances the applicability of the incentive scheme for industrial Metaverse. Simulation results demonstrate that, under the same budget constraints, the proposed incentive scheme improves at least 23.7% utility compared to existing schemes without compromising model accuracy.
• Abstract（参考訳）: Industrial Metaverseは、Industrial Internet of Things(IIoT)を活用して、さまざまなデバイスからのデータを統合する。 産業用メタバースの没入型エクスペリエンスを実現するには、モデル品質とトレーニングのレイテンシのバランスを維持する必要がある。 その結果、フェデレートされた学習タスクにおける最大の課題は、モデル品質とトレーニングレイテンシのバランスをとることによって、システム全体のパフォーマンスを最適化することである。 本稿では、データサイズ、年齢情報(AoI)、学習遅延を考慮に入れた満足度関数を設計する。 さらに、モデルトレーニングにおけるノード参加を動機付けるユーティリティ機能に満足度関数が組み込まれている。 サーバとノードのユーティリティ機能を2段階のStackelbergゲームとしてモデル化し、Stackelberg平衡の学習に深層強化学習アプローチを用いる。 このアプローチは、バランスの取れた報酬を保証し、産業メタバースに対するインセンティブスキームの適用性を高める。 シミュレーションの結果、同じ予算制約の下では、提案されたインセンティブスキームは、モデル精度を損なうことなく、既存のスキームと比較して少なくとも23.7%の実用性を向上させることが示されている。

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