Förutsägbara kontraktsmekanismer som dödräkning används i stor utsträckning för att stödja skalbar modellering av fjärrenheter i distribuerade interaktiva tillämpningar. Genom att använda en form av kontrollerad inkonsekvens uppnås en minskning av nättrafiken. Genom att förlita sig på distributionen av ögonblicklig derivatinformation handlar dock dödräkning med fjärrextrapoleringsnoggrannhet för låg beräknings komplexitet och enkel tillämpning. I den här artikeln presenterar vi en ny förlängning av död räkning, kallas neuro-reckonering, som syftar till att ersätta användningen av momentan hastighet information med prediktiv hastighet information för att förbättra noggrannheten av enhet position extrapolering vid avlägsna värdar. Enligt vår föreslagna neuro-reckonering metod, varje kontrollerande värd använder en bank av neurala nätverk prediktorer tränas för att uppskatta framtida förändringar i enhetshastighet upp till och med några maximala förutsägelsehorisont. Effekten av varje uppskattad förändring i hastigheten på den aktuella enhetens position simuleras för att ge en uppskattning av företagets troliga position under en kort tidsperiod. Vid upptäckt av en feltröskelöverträdelse överför den kontrollerande värden en prediktiv hastighetsvektor som extrapolerar genom den uppskattade positionen, i stället för att överföra den momentana hastighetsvektorn. Ett sådant tillvägagångssätt lyckas minska det rumsliga fel som förknippas med fjärr extrapolering av entitetstillståndet. En ytterligare minskning av nättrafiken kan därför uppnås. Simuleringsresultat utförda med hjälp av flera mänskliga användare i en mycket interaktiv DIA indikerar betydande potential för förbättrad skalbarhet jämfört med användningen av IEEE DIS standard död räkning. Vårt föreslagna neuro-reckonering ramverk uppvisar låg beräkningsresurs overhead för realtid användning och kan sömlöst integreras i många befintliga döda beräkningsmekanismer. Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av delar eller allt detta arbete för personligt bruk eller klassrum beviljas utan avgift under förutsättning att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller direkt kommersiell fördel och att kopior visar detta meddelande på första sidan eller första skärmen av en skärm tillsammans med den fullständiga citering. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än ACM måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, för att återpublicera, för att posta på servrar, för att omfördela till listor, eller för att använda någon komponent i detta verk i andra verk krävs förhandsgodkännande och/eller avgift. Tillstånd kan begäras från publikationsavdelningen, ACM, Inc., 2 Penn Plaza, Suite 701, New York, NY 10121-0701 USA, fax +1 (212)
I REF tränas neurala nätverk och används, i stället för momentana uppskattningar, för att förutsäga förändringar av enhetshastigheten.
Multistep-ahead neural-network predictors for network traffic reduction in distributed interactive applications
{'venue': 'TOMC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}