DRL-Based Edge Computing Model to Offload the FIFA World Cup Traffic
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
In recent years, the volume of global video traffic has been increasing rapidly and it is considerably significant to offload the traffic during the process of video transmission and improve the experience of users.
In this paper, we propose a novel traffic offloading strategy to provide a feasible and efficient reference for the following 2022 FIFA World Cup held in Qatar.
At first, we present the system framework based on the Mobile Edge Computing (MEC) paradigm, which supports transferring the FIFA World Cup traffic to the mobile edge servers.
Then, the Deep Reinforcement Learning (DRL) is used to provide the traffic scheduling method and minimize the scheduling time of application programs.
Meanwhile, the task scheduling operation is regarded as the process of Markov decision, and the proximal policy optimization method is used to train the Deep Neural Network in the DRL.
For the proposed traffic offloading strategy, we do the simulation based on two real datasets, and the experimental results show that it has smaller scheduling time, higher bandwidth utilization, and better experience of user than two baselines.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Hongyi& Che, Xinrui. 2020. DRL-Based Edge Computing Model to Offload the FIFA World Cup Traffic. Mobile Information Systems،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192505
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Hongyi& Che, Xinrui. DRL-Based Edge Computing Model to Offload the FIFA World Cup Traffic. Mobile Information Systems No. 2020 (2020), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192505
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Hongyi& Che, Xinrui. DRL-Based Edge Computing Model to Offload the FIFA World Cup Traffic. Mobile Information Systems. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1192505
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1192505
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر