【T0论文】我院硕士生甘鹏论文在一区TOP期刊上发表

作者: 马少龙 时间: 2022-10-09 点击次数: 10

我院教师张培颖、硕士生甘鹏在中科院大类分区1TOP期刊《IEEE Internet of Things Journal》发表题为“Reinforcement Learning for Edge Device Selection using Social Attribute Perception in Industry 4.0”的研究论文。《IEEE Internet of Things Journal2021年影响因子为10.238,近五年平均影响因子为11.043,为中国石油大学(华东)T0期刊。

5G时代,各行各业的数据孤岛问题制约了人工智能技术的发展,因此提出了数据共享。高质量的数据共享提高了机器学习模型的有效性,但在这个过程中不可避免地会发生数据泄漏和滥用。因此,为了解决这个问题,提出了联合学习。该方法使用多个边缘设备的个性化数据来训练模型。中央服务器收集边缘设备的训练结果并更新全局模型,然后通过边缘设备迭代测试和更新模型。然而,边缘设备可能存在负载不平衡和退出训练过程等问题,这使得模型的训练时间长,效果差。因此,在联合学习过程中,选择可靠和高质量的边缘设备变得至关重要。在此基础上,本文引入强化学习来预先选择边缘设备并获得一组候选设备,然后通过社会属性感知来确定可靠的边缘设备。仿真实验数据分析表明,该方案可以提高联合学习的可靠性,在较短的时间内完成训练过程,联合学习的效率提高了约10.3%

Pre-selection of edge devices based on reinforcement learning

原文链接:https://ieeexplore.ieee.org/document/9452166












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