Det kraftfulla paradigmet för Fog computing är för närvarande mycket intressant, eftersom det ger möjlighet att integrera virtualiserade servrar i nätverk och för molntjänst närmare slutenheter. För att stödja denna distribuerade intelligenta plattform har Software-Definited Network (SDN) vuxit fram som en livskraftig nätverksteknik i Fog computing-miljön. Osäkerheter relaterade till uppgiftskrav och de olika datorkapaciteter Fog noder, fråga en effektiv belastning balansering algoritm. I detta dokument har problemet med lastbalansering behandlats under tvånget att uppnå minsta latens i Fog-näten. För att hantera detta problem har man föreslagit en förstärkt inlärningsbaserad beslutsprocess för att hitta det optimala avlastningsbeslutet med okända belönings- och övergångsfunktioner. Den föreslagna processen gör det möjligt för Fog noder att avlasta ett optimalt antal uppgifter bland inkommande uppgifter genom att välja en tillgänglig angränsande Fog nod under sina respektive resursfunktioner i syfte att minimera bearbetningstiden och den totala överlastande sannolikheten. Jämfört med de traditionella tillvägagångssätten förenklar det föreslagna systemet inte bara det algoritmiska ramverket utan innebär inga särskilda antaganden om nätmodellen, utan garanterar också konvergens på polynomtid. Resultaten visar att den föreslagna inlärningsbaserade avlastningsmetoden under de genomsnittliga förseningarna leder till betydande resultatförbättringar jämfört med variationerna i servicegraden och trafikens ankomsthastighet. Den föreslagna algoritmen uppnår 1,17 %, 1,02 % och 3,21 % lägre överbelastningsannolikhet i förhållande till slumpmässiga, minimala och närmaste avlastande urvalssystem.
Ref. I REF föreslås att osäkerheter i samband med uppgiftskrav och dimnodernas olika datakapacitet frågar efter en effektiv lastbalanseringsalgoritm, och problemet med lastbalansering har åtgärdats genom att stärka inlärningen under tvånget att uppnå minsta latens.
Managing Fog Networks using Reinforcement Learning Based Load Balancing Algorithm
{'venue': '2019 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)', 'journal': '2019 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}