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무인 항공기(UAV) 보조 다중 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC) 시스템은 최근 사용자에게 작업 오프로드 서비스를 제공하는 유연하고 동적인 컴퓨팅 환경으로 부상하였습니다. 이러한 패러다임이 성공하려면 UAV 장착 MEC 서버의 운영자가 최종 사용자에게 컴퓨팅 기능을 제공함으로써 어떤 형태의 이익을 누려야 합니다. 본 논문에서는 서버의 컴퓨팅 자원을 활용할 수 있도록 사용 기반 가격 정책을 적용하여 이 문제를 해결합니다. 제안된 가격 메커니즘은 UAV 장착 MEC 서버의 컴퓨팅 자원의 경쟁과 관련하여 사용자에게 보다 사회적인 행동을 암묵적으로 도입합니다. 전반적인 데이터 오프로드 의사결정 과정 내에서 사용자의 위험 인식 행동을 적절히 모델링하기 위해 전망 이론의 원칙을 채택하고, 사용 가능한 컴퓨팅 자원의 활용은 공공 자원의 비극 이론을 기반으로 고려됩니다. 초기에는 사용자의 위험 추구 및 손실 회피 행동을 정량화하여 사용자 전망 이론의 효용 함수가 형성되며, 가격 메커니즘을 고려합니다. 따라서 사용자의 가격 책정 및 위험 인식 데이터 오프로드 문제는 각 사용자의 예상 전망 이론의 효용 함수를 최대화하는 분산 문제로 모델링되며, 사용자 간 비협력 게임으로 다뤄집니다. 형성된 비협력 게임에 대한 순수 내쉬 균형(PNE)의 존재는서브모듈러 게임 이론을 바탕으로 보여집니다. 최상의 반응 동역학의 학습 규칙을 따르는 PNE로 수렴하는 반복적이고 분산된 알고리즘이 도입됩니다. 제안된 접근법의 성능 평가는 모델링 및 시뮬레이션을 통해 이루어지며, 주요 운영 기능과 이점을 강조하는 자세한 수치 결과가 제시됩니다.
Mitsis 외(금요일)는 이 질문을 연구했습니다.
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