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A game-theoretic model for enterprises cloud computational resource allocation based on predefined-time distributed algorithm
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PRE
AI
DOI：10.1080/24725854.2025.2561570.png)
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摘要
En 中文
在智能制造时代，企业处理任务的方式因云计算而得到革新，实现了从本地IT环境向云端的转变。然而，多个企业对云服务提供商有限计算资源的竞争，给公平分配资源以最小化响应延迟带来了重大挑战。为在多企业云环境中为云服务提供商提供合理的分配策略，本文引入了一种新颖的聚合博弈模型，该模型应用于三层计算卸载架构，涵盖本地制造设备、资源受限的小型基站和高容量云数据中心。由于企业策略的聚合性，传统的进化算法无法解决此博弈问题。基于循环神经网络，提出了一种预定时间分布式广义纳什均衡搜索算法，并采用事件触发通信机制。从通信角度看，事件触发的分布式设置确保企业进行离散时间的局部通信，符合企业交互的实际、竞争性和信息保留特性。从计算角度看，该算法允许云服务提供商自主平衡计算效率与决策精度，并支持用户定义决策更新的收敛时间。这有助于快速确定均衡策略，为云服务提供商提供了一种可扩展的解决方案，而此前的方法无法实现。
Keyword:
Computational resource allocation
cloud computing
aggregative game
predefined-time convergence
event-triggered mechanism
distributed algorithm
期刊
IF:
2.3
论文数:
85
被引数:
1.9K
机构
暂无机构信息
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