工业物联网中网络切片的合作资源交易：一种多智能体深度强化学习方法
摘要：工业物联网和网络切片被认为是实现工业4.0中灵活智能制造的关键因素，其中包括各种互联的机器、传感器和具有不同服务质量要求的设备。为了优化网络资源的使用，工业物联网网络中的利益相关者被鼓励采取务实的步骤进行资源共享。然而，资源共享只在涉及实现资源交换和报酬的公平交易的情况下才具有吸引力。在本文中，我们设计了一个经济模型，分析了工业物联网网络中切片租户之间的多边战略交易互动。我们将卖方和买方租户的资源定价和购买问题构建为一个合作的Stackelberg博弈。特别地，这个合作博弈通过联盟形成来强化买方租户在资源价格谈判中的地位，而不是单独行动，而Stackelberg博弈决定了卖方租户和买方租户联盟的最优策略优化。为了实现Stackelberg均衡，我们开发了一种多智能体深度强化学习（MADRL）方法，可以在没有先验环境知识的情况下进行灵活的定价和购买决策。仿真结果和分析证明了所提出方法的收敛性和优越性，从效用最大化方面来看。
作者：Gordon Owusu Boateng and Guisong Liu
论文ID：2308.13793
分类：Computer Science and Game Theory
分类简称：cs.GT
提交时间：2023-08-29