مقاله


کد مقاله : 13980211179047

عنوان مقاله : زمان‌بندی وظایف برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا در محیط رایانش مه با استفاده از یادگیری تقویتی عمیق

نشریه شماره : 80 فصل تابستان 1399

مشاهده شده : 45

فایل های مقاله : 901 KB


نویسندگان

  نام و نام خانوادگی پست الکترونیک مرتبه علمی مدرک تحصیلی مسئول
1 پگاه گازری p.gazori@stu.qom.ac.ir دانشجو دانشجوی کارشناس ارشد
2 دادمهر رهبری d.rahbari@gmail.com دانش آموخته دکترا
3 محسن نیک رای nickraymohsen@gmail.com استادیار دکترا

چکیده مقاله

هم‌زمان با فراگیرشدن تکنولوژی اینترنت اشیا در سال‌های اخیر، تعداد دستگاه‌های هوشمند و به تبع آن حجم داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط آنها به سرعت در حال افزایش است. از سوی دیگر، اغلب برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا نیازمند تحلیل بلادرنگ داده‌ها و تأخیر اندک در ارائه خدمات هستند. تحت چنین شرایطی، ارسال داده‌ها به مراکز داده ابری جهت پردازش، پاسخ‌گوی نیازمندی‌های برنامه‌های کاربردی مذکور نیست و مدل رایانش مه، انتخاب مناسب‌تری محسوب می‌گردد. با توجه به آن که منابع پردازشی موجود در مدل رایانش مه دارای محدودیت هستند، استفاده مؤثر از آنها دارای اهمیت ویژه‌ای است.در این پژوهش به مسئله زمان‌بندی وظایف برنامه‌های کاربردی اینترنت اشیا در محیط رایانش مه پرداخته شده است. هدف اصلی در این مسئله، کاهش تأخیر ارائه خدمات است که جهت دستیابی به آن، از رویکرد یادگیری تقویتی عمیق استفاده شده است. روش ارائه‌شده در این مقاله، تلفیقی از الگوریتم Q-Learning، یادگیری عمیق و تکنیک‌های بازپخش تجربه و شبکه هدف است. نتایج شبیه‌سازی‌ها نشان می‌دهد که الگوریتم DQLTS از لحاظ معیار ASD، ۷۶% بهتر از الگوریتم QLTS و 5/6% بهتر از الگوریتم RS عمل می‌نماید و نسبت به QLTS زمان همگرایی سریع‌تری دارد.