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 Vehicle Coalition-Based Incentive Algorithm for Model Deployment and Task Offloading |
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摘要： 在车载边缘计算（VEC）中，高效的模型部署和任务卸载策略为提升深度神经网络（DNN）推断服务质量提供了巨大潜力。然而，现有研究未能共同考虑DNN推理任务的自私与协作，导致VEC中DNN推理性能提升成为瓶颈。本文旨在通过研究VEC中DNN推断中的联合模型部署和任务卸载问题来填补这一空白。我们提出一个问题，目标是在每个任务准确性水平、每辆车/路边单元的效用等约束下最大化社会福利。为解决该问题，提出了一种名为ICA的激励算法，基于联盟博弈和拍卖机制，通过联合模型部署和任务卸载，在VEC中进行DNN推断。此外，基于深度强化学习和拍卖机制，提出了一种名为IDA的激励算法，以最大化社会福利。此外，我们证明所提算法保证了本质经济属性，即真实性和个体理性。我们还证明了所提出的算法会收敛，并且ICA生成的最终联盟结构是纳什稳定的。大量模拟结果表明，所提算法在社会福利方面均优于所有情况下的先进方法。 |
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