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  1. 研究者名(五十音順)
  2. 太田 香(OTA Kaoru)
  1. 研究者名(五十音順)
  2. 董 冕雄(DONG Mianxiong)
  1. 研究者名(五十音順)
  2. 李 鶴(LI He)
  1. 学術雑誌論文

Deep Reinforcement Scheduling for Mobile Crowdsensing in Fog Computing

http://hdl.handle.net/10258/00010299
http://hdl.handle.net/10258/00010299
dde85843-28d5-43e5-8cfc-d467e6a8a953
名前 / ファイル ライセンス アクション
ACMTIT_19_2.pdf ACMTIT_19_2 (5.3 MB)
Item type 学術雑誌論文 / Journal Article.(1)
公開日 2020-11-16
書誌情報 en : ACM TRANSACTIONS ON INTERNET TECHNOLOGY

巻 19, 号 2, 発行日 2019
タイトル
タイトル Deep Reinforcement Scheduling for Mobile Crowdsensing in Fog Computing
言語 en
言語
言語 eng
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 Fog computing
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 mobile crowdsensing
キーワード
言語 en
主題Scheme Other
主題 deep reinforcement learning
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
アクセス権
アクセス権 open access
アクセス権URI http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
著者 李, 鶴

× 李, 鶴

en LI, He

ja 李, 鶴

ja-Kana リ, ホ


Search repository
太田, 香

× 太田, 香

en OTA, Kaoru

ja 太田, 香

ja-Kana オオタ, カオル


Search repository
董, 冕雄

× 董, 冕雄

en DONG, Mianxiong

ja-Kana トウ, メンユウ

ja 董, 冕雄


Search repository
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 李 鶴(LI He)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/200000181_ja.html
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 太田 香(OTA Kaoru)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000140_ja.html
室蘭工業大学研究者データベースへのリンク
表示名 董 冕雄(DONG Mianxiong)
URL http://rdsoran.muroran-it.ac.jp/html/100000145_ja.html
抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 Mobile crowdsensing becomes a promising technology for the emerging Internet of Things (IoT) applications in smart environments. Fog computing is enabling a new breed of IoT services, which is also a new opportunity for mobile crowdsensing. Thus, in this article, we introduce a framework enabling mobile crowdsensing in fog environments with a hierarchical scheduling strategy. We first introduce the crowdsensing framework that has a hierarchical structure to organize different resources. Since different positions and performance of fog nodes influence the quality of service (QoS) of IoT applications, we formulate a scheduling problem in the hierarchical fog structure and solve it by using a deep reinforcement learning-based strategy. From extensive simulation results, our solution outperforms other scheduling solutions for mobile crowdsensing in the given fog computing environment.
言語 en
出版者
出版者 ASSOC COMPUTING MACHINERY
言語 en
出版者版へのリンク
表示名 10.1145/3234463
URL https://doi.org/10.1145/3234463
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 10.1145/3234463
日本十進分類法
主題Scheme NDC
主題 007
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 1533-5399
権利
言語 en
権利情報 © ACM 2019. This is the author's version of the work. It is posted here for your personal use. Not for redistribution. The definitive Version of Record was published in ACM TRANSACTIONS ON INTERNET TECHNOLOGY, http://dx.doi.org/10.1145/3234463.
著者版フラグ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
フォーマット
内容記述タイプ Other
内容記述 application/pdf
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Ver.1 2023-06-19 11:06:42.747607
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