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深度學習
移動物聯網智能通信與計算 版權信息
- ISBN：9787115587305
- 條形碼：9787115587305 ; 978-7-115-58730-5
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
移動物聯網智能通信與計算 本書特色
作者多年物聯網、邊緣計算和人工智能相關領域教學和科研成果的基礎上撰寫而成
對智能通信與計算融合技術進行了闡述，包括面向通信與計算融合的泛在智能網絡、面向通信與計算融合的智能網絡服務延伸和面向通信與計算融合的智能網絡算力增強三個部分
移動物聯網智能通信與計算 內容簡介
隨著物聯網、5G通信技術和大數據的發展，支持邊緣計算的終端設備的迅速普及與低時延高可靠通信需求的日益提升，傳統的資源管理與優化技術已經無法滿足移動物聯網用戶的多樣化需求。為提升移動網絡通信容量以及推動移動通信系統可持續發展，本書對智能通信與計算融合技術進行了闡述，包括面向通信與計算融合的泛在智能網絡、面向通信與計算融合的智能網絡服務延伸和面向通信與計算融合的智能網絡算力增強三個部分。 本書適合于通信工程、計算機科學和軟件工程專業的高年級本科生和研究生，以及從事IT領域的工程技術人員學習和參考。
移動物聯網智能通信與計算 目錄
第 1章 基于移動邊緣計算的動態服務遷移 1
1.1 引言 1
1.2 服務遷移模型 2
1.2.1 服務執行效用 4
1.2.2 服務遷移開銷 6
1.3 問題描述 6
1.4 基于移動邊緣計算的動態服務遷移算法 7
1.4.1 基于李雅普諾夫優化的隊列穩態 7
1.4.2 基于采樣平均近似的未來效用估計 8
1.4.3 基于馬爾可夫優化的動態服務部署 9
1.5 實驗評估 10
1.5.1 實驗環境及參數設置 10
1.5.2 系統性能分析 11
第 2章 面向普適邊緣計算的多智能體模仿學習：分布式計算卸載算法 14
2.1 引言 14
2.2 系統模型和問題表述 16
2.2.1 系統概述 16
2.2.2 通信和計算模型 18
2.2.3 問題公式化 19
2.3 基于多智能體模仿學習的計算卸載算法 20
2.3.1 算法概述 20
2.3.2 隨機博弈公式 21
2.3.3 優化問題轉化 22
2.3.4 專家策略 23
2.3.5 智能體策略 26
2.3.6 算法分析 29
2.4 性能評價 30
2.4.1 仿真設置 30
2.4.2 仿真結果 30
第3章 關鍵信齡*小化：部分觀測下基于模仿學習的調度算法 36
3.1 引言 36
3.2 系統模型與問題構建 38
3.2.1 系統模型 38
3.2.2 AoCI 40
3.2.3 問題構建 41
3.3 信息感知啟發式算法 44
3.3.1 子問題轉換 44
3.3.2 總體步驟 45
3.4 基于模仿學習的調度算法 46
3.4.1 問題轉換 47
3.4.2 通過模仿的信息更新調度 48
3.4.3 基于模仿學習的調度 50
3.4.4 理論分析 52
3.5 性能評估 53
3.5.1 仿真設置 53
3.5.2 仿真結果 54
第4章 移動區塊鏈中集中式資源管理 59
4.1 系統模型 61
4.2 問題建！64
4.3 解決方案 65
4.4 性能評估 70
4.4.1 仿真參數設置 70
4.4.2 仿真設計 73
4.4.3 性能分析 73
第5章 基于移動邊緣計算的醫療物聯網健康監測 77
5.1 引言 77
5.2 動機 78
5.3 醫療物聯網模型 79
5.3.1 醫療重要性 80
5.3.2 監測數據新鮮度 80
5.3.3 監測能耗 81
5.4 問題描述 82
5.4.1 系統開銷*小化問題 83
5.4.2 IWS子問題 84
5.4.3 BWS子問題 84
5.5 無線人體局域網內部合作博弈 85
5.6 無線人體局域網外部非合作博弈 86
5.7 實驗評估 88
5.7.1 實驗環境及參數設置 88
5.7.2 系統性能分析 88
第6章 基于5G無人機 社區的計算卸載：協同任務調度和路徑規劃 91
6.1 系統模型 93
6.1.1 通信模型 94
6.1.2 計算模型 95
6.2 問題描述 96
6.2.1 問題概述 96
6.2.2 約束分析 96
6.2.3 問題描述 97
6.2.4 問題轉化 98
6.3 協同路徑規劃和任務調度 99
6.3.1 基于社區的時間近似 99
6.3.2 基于吞吐量*大化的拍賣 100
6.3.3 動態任務調度 102
6.3.4 性能分析 103
6.4 性能評估 105
6.4.1 仿真設置 105
6.4.2 數值結果 106
第7章 智能交通系統中分布式資源管理 110
7.1 系統模型 111
7.1.1 終端層 113
7.1.2 邊緣層 114
7.1.3 遠端管理層 115
7.2 問題建！115
7.2.1 用戶數據安全 116
7.2.2 系統時延 117
7.2.3 用戶效用 120
7.2.4 問題公式化 121
7.3 解決方案 122
7.3.1 問題分解 123
7.3.2 解決問題P7.1的基于深度強化學習的算法 125
7.3.3 解決問題P7.2′的交替方向乘子法算法 128
7.3.4 求解問題P7.3′的基于雙邊匹配的算法 135
7.4 性能評估 136
7.4.1 仿真設置 138
7.4.2 問題P7.1的性能 139
7.4.3 問題P7.2′的性能 141
7.4.4 問題P7.3′的性能 146
第8章 基于DRL的智能車聯網計算卸載方案 147
8.1 動機 148
8.2 貢獻 148
8.3 系統模型 149
8.3.1 模型概述 149
8.3.2 微云模型 150
8.3.3 霧模型 151
8.3.4 重定向模型 152
8.4 問題描述 153
8.4.1 優化目標 153
8.4.2 流重定向 154
8.4.3 卸載決策 155
8.5 DRL概述 155
8.6 基于DRL的卸載算法 156
8.6.1 流重定向 156
8.6.2 *小化能耗的DRL 157
8.6.3 復雜度分析 159
8.7 性能評估 160
第9章 基于邊緣計算的5G車聯網部分卸載 165
9.1 引言 165
9.2 5G車聯網模型 166
9.2.1 5G車聯網場景介紹 166
9.2.2 卸載策略 167
9.2.3 系統利潤函數 168
9.3 問題描述 170
9.4 部分卸載和自適應任務調度算法 171
9.4.1 傳輸調度策略 171
9.4.2 *優卸載比率 173
9.4.3 計算卸載服務定價 173
9.5 實驗評估 174
9.5.1 實驗環境及參數設置 174
9.5.2 系統性能分析 175
第 10章 遷移感知的智能車聯網聯合資源分配策略 178
10.1 引言 178
10.2 遷移感知的資源分配模型 180
10.2.1 通信模型 181
10.2.2 計算模型 181
10.2.3 緩存模型 182
10.3 問題描述 183
10.3.1 效益函數 183
10.3.2 目標函數 184
10.4 基于DRL的資源分配算法 185
10.4.1 基于DRL的車聯網系統框架 185
10.4.2 基于策略梯度的DRL算法 186
10.5 實驗評估 189
10.5.1 實驗環境及參數設置 189
10.5.2 收斂性分析 190
10.5.3 系統性能分析 191
第 11章 基于模仿學習的在線VEC任務調度 194
11.1 引言 194
11.2 系統模型與問題表述 196
11.2.1 系統概述 196
11.2.2 服務時延和能源消耗模型 197
11.2.3 問題規劃 199
11.3 基于模仿學習的任務調度算法 200
11.3.1 算法概述 200
11.3.2 SPV聚類 201
11.3.3 專家模仿學習 203
11.3.4 算法分析 205
11.4 性能評估 206
11.4.1 仿真設置 206
11.4.2 仿真結果 208
第 12章 邊緣協同的IoV聯合資源分配策略 215
12.1 引言 215
12.2 邊緣協同資源分配模型 217
12.2.1 通信模型 218
12.2.2 計算模型 218
12.2.3 緩存模型 220
12.2.4 系統開銷 221
12.3 問題描述 222
12.4 在線邊緣協同卸載策略 223
12.4.1 李雅普諾夫優化框架 223
12.4.2 邊緣協同平衡算法 225
12.5 智能資源聯合分配策略 228
12.5.1 分支定界優化框架 228
12.5.2 基于模仿學習的分支定界算法 229
12.6 實驗評估 232
12.6.1 實驗環境及參數設置 232
12.6.2 系統性能分析 233
12.6.3 時間復雜度分析 236
參考文獻 238
1.1 引言 1
1.2 服務遷移模型 2
1.2.1 服務執行效用 4
1.2.2 服務遷移開銷 6
1.3 問題描述 6
1.4 基于移動邊緣計算的動態服務遷移算法 7
1.4.1 基于李雅普諾夫優化的隊列穩態 7
1.4.2 基于采樣平均近似的未來效用估計 8
1.4.3 基于馬爾可夫優化的動態服務部署 9
1.5 實驗評估 10
1.5.1 實驗環境及參數設置 10
1.5.2 系統性能分析 11
第 2章 面向普適邊緣計算的多智能體模仿學習：分布式計算卸載算法 14
2.1 引言 14
2.2 系統模型和問題表述 16
2.2.1 系統概述 16
2.2.2 通信和計算模型 18
2.2.3 問題公式化 19
2.3 基于多智能體模仿學習的計算卸載算法 20
2.3.1 算法概述 20
2.3.2 隨機博弈公式 21
2.3.3 優化問題轉化 22
2.3.4 專家策略 23
2.3.5 智能體策略 26
2.3.6 算法分析 29
2.4 性能評價 30
2.4.1 仿真設置 30
2.4.2 仿真結果 30
第3章 關鍵信齡*小化：部分觀測下基于模仿學習的調度算法 36
3.1 引言 36
3.2 系統模型與問題構建 38
3.2.1 系統模型 38
3.2.2 AoCI 40
3.2.3 問題構建 41
3.3 信息感知啟發式算法 44
3.3.1 子問題轉換 44
3.3.2 總體步驟 45
3.4 基于模仿學習的調度算法 46
3.4.1 問題轉換 47
3.4.2 通過模仿的信息更新調度 48
3.4.3 基于模仿學習的調度 50
3.4.4 理論分析 52
3.5 性能評估 53
3.5.1 仿真設置 53
3.5.2 仿真結果 54
第4章 移動區塊鏈中集中式資源管理 59
4.1 系統模型 61
4.2 問題建！64
4.3 解決方案 65
4.4 性能評估 70
4.4.1 仿真參數設置 70
4.4.2 仿真設計 73
4.4.3 性能分析 73
第5章 基于移動邊緣計算的醫療物聯網健康監測 77
5.1 引言 77
5.2 動機 78
5.3 醫療物聯網模型 79
5.3.1 醫療重要性 80
5.3.2 監測數據新鮮度 80
5.3.3 監測能耗 81
5.4 問題描述 82
5.4.1 系統開銷*小化問題 83
5.4.2 IWS子問題 84
5.4.3 BWS子問題 84
5.5 無線人體局域網內部合作博弈 85
5.6 無線人體局域網外部非合作博弈 86
5.7 實驗評估 88
5.7.1 實驗環境及參數設置 88
5.7.2 系統性能分析 88
第6章 基于5G無人機 社區的計算卸載：協同任務調度和路徑規劃 91
6.1 系統模型 93
6.1.1 通信模型 94
6.1.2 計算模型 95
6.2 問題描述 96
6.2.1 問題概述 96
6.2.2 約束分析 96
6.2.3 問題描述 97
6.2.4 問題轉化 98
6.3 協同路徑規劃和任務調度 99
6.3.1 基于社區的時間近似 99
6.3.2 基于吞吐量*大化的拍賣 100
6.3.3 動態任務調度 102
6.3.4 性能分析 103
6.4 性能評估 105
6.4.1 仿真設置 105
6.4.2 數值結果 106
第7章 智能交通系統中分布式資源管理 110
7.1 系統模型 111
7.1.1 終端層 113
7.1.2 邊緣層 114
7.1.3 遠端管理層 115
7.2 問題建！115
7.2.1 用戶數據安全 116
7.2.2 系統時延 117
7.2.3 用戶效用 120
7.2.4 問題公式化 121
7.3 解決方案 122
7.3.1 問題分解 123
7.3.2 解決問題P7.1的基于深度強化學習的算法 125
7.3.3 解決問題P7.2′的交替方向乘子法算法 128
7.3.4 求解問題P7.3′的基于雙邊匹配的算法 135
7.4 性能評估 136
7.4.1 仿真設置 138
7.4.2 問題P7.1的性能 139
7.4.3 問題P7.2′的性能 141
7.4.4 問題P7.3′的性能 146
第8章 基于DRL的智能車聯網計算卸載方案 147
8.1 動機 148
8.2 貢獻 148
8.3 系統模型 149
8.3.1 模型概述 149
8.3.2 微云模型 150
8.3.3 霧模型 151
8.3.4 重定向模型 152
8.4 問題描述 153
8.4.1 優化目標 153
8.4.2 流重定向 154
8.4.3 卸載決策 155
8.5 DRL概述 155
8.6 基于DRL的卸載算法 156
8.6.1 流重定向 156
8.6.2 *小化能耗的DRL 157
8.6.3 復雜度分析 159
8.7 性能評估 160
第9章 基于邊緣計算的5G車聯網部分卸載 165
9.1 引言 165
9.2 5G車聯網模型 166
9.2.1 5G車聯網場景介紹 166
9.2.2 卸載策略 167
9.2.3 系統利潤函數 168
9.3 問題描述 170
9.4 部分卸載和自適應任務調度算法 171
9.4.1 傳輸調度策略 171
9.4.2 *優卸載比率 173
9.4.3 計算卸載服務定價 173
9.5 實驗評估 174
9.5.1 實驗環境及參數設置 174
9.5.2 系統性能分析 175
第 10章 遷移感知的智能車聯網聯合資源分配策略 178
10.1 引言 178
10.2 遷移感知的資源分配模型 180
10.2.1 通信模型 181
10.2.2 計算模型 181
10.2.3 緩存模型 182
10.3 問題描述 183
10.3.1 效益函數 183
10.3.2 目標函數 184
10.4 基于DRL的資源分配算法 185
10.4.1 基于DRL的車聯網系統框架 185
10.4.2 基于策略梯度的DRL算法 186
10.5 實驗評估 189
10.5.1 實驗環境及參數設置 189
10.5.2 收斂性分析 190
10.5.3 系統性能分析 191
第 11章 基于模仿學習的在線VEC任務調度 194
11.1 引言 194
11.2 系統模型與問題表述 196
11.2.1 系統概述 196
11.2.2 服務時延和能源消耗模型 197
11.2.3 問題規劃 199
11.3 基于模仿學習的任務調度算法 200
11.3.1 算法概述 200
11.3.2 SPV聚類 201
11.3.3 專家模仿學習 203
11.3.4 算法分析 205
11.4 性能評估 206
11.4.1 仿真設置 206
11.4.2 仿真結果 208
第 12章 邊緣協同的IoV聯合資源分配策略 215
12.1 引言 215
12.2 邊緣協同資源分配模型 217
12.2.1 通信模型 218
12.2.2 計算模型 218
12.2.3 緩存模型 220
12.2.4 系統開銷 221
12.3 問題描述 222
12.4 在線邊緣協同卸載策略 223
12.4.1 李雅普諾夫優化框架 223
12.4.2 邊緣協同平衡算法 225
12.5 智能資源聯合分配策略 228
12.5.1 分支定界優化框架 228
12.5.2 基于模仿學習的分支定界算法 229
12.6 實驗評估 232
12.6.1 實驗環境及參數設置 232
12.6.2 系統性能分析 233
12.6.3 時間復雜度分析 236
參考文獻 238
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移動物聯網智能通信與計算 作者簡介
寧兆龍 博士，重慶郵電大學教授，主要研究內容為車聯網高 效接入、通信和計算。近三年作為第 一或通信作者發表論文70余篇，包括：ESI 0.1%熱點論文5篇，ESI 1%高被引論文23篇，中科院一區論文20余篇，中科院二區論文近40篇，相關研究成果發表在：IEEE COMST、IEEE TII、IEEE COMMAG、IEEE WCOM、IEEE TITS、IEEE TVT、IEEE TASE、IEEE IoT、IEEE TETC、IEEE TCCN、ACM Mobicom、WWW等，授權專利6項。
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