CrowdCache：移动边缘内容共享的分散博弈理论框架
摘要：在 移动边缘计算（MEC）中，资源众包是一种提升用户体验、减少内容传送开销和减少回程流量的有前途的解决方案。本文提出了一种新颖的、保护隐私的分散博弈理论框架，用于MEC中的资源众包。我们的框架将内容提供者（CP）与多个移动边缘设备用户（MEDs）之间的相互作用建模为一个非合作博弈，在该博弈中，MEDs为内容缓存提供空闲存储资源，以换取奖励。我们引入了有效的分散梯度博弈算法，通过仅在相邻MEDs之间交换本地信息来计算纳什均衡（NE），从而防止攻击者学习用户的私人信息。设计这种算法的关键挑战在于，MEDs之间的通信不是固定的，而是通过一系列无向时变图进行的。我们的方法能够在线性收敛下达到纳什均衡，而无需对局部目标函数中的参数值进行任何假设，例如要求强单调性强于其对其他MEDs动作的依赖，这在现有文献中常常要求当图是有向时变的时候。大量的仿真实验证明了我们的方法在实现有效的资源外包决策的同时保护了边缘设备的隐私。
作者：Duong Thuy Anh Nguyen, Jiaming Cheng, Duong Tung Nguyen, Angelia Nedich
论文ID：2304.13246
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2023-04-27