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基于谱聚类的傅里叶个性化联邦学习研究

电子与信息学报 2023年第6期45卷 1981-1989页

作者：金彤陈思光南京邮电大学物联网学院南京210003

为了缓解联邦学习中跨不同用户终端数据非独立同分布(non-IID)引起的负面影响,该文提出一种基于谱聚类的傅里叶个性化联邦学习算法。具体地,构建一个面向图像分类识别的云边端协同个性化联邦学习模型,提出在云端协同下通过谱聚类将用户... 详细信息

为了缓解联邦学习中跨不同用户终端数据非独立同分布(non-IID)引起的负面影响,该文提出一种基于谱聚类的傅里叶个性化联邦学习算法。具体地,构建一个面向图像分类识别的云边端协同个性化联邦学习模型,提出在云端协同下通过谱聚类将用户终端划分为多个聚类域,以充分利用相似用户终端学到的知识提升模型性能。其次,设计边端协同的局部联邦学习方法,通过代理模型在用户终端对个性化局部模型执行恢复与再更新的操作,可有效恢复聚合过程中丢失的本地知识。进一步地,设计云边协同的傅里叶个性化联邦学习方法,即云服务器通过傅里叶变换将局部模型参数转换到频域空间上进行聚合,为每个边缘节点定制高质量的个性化局部模型,可使全局模型更适用于各个分布式用户终端。最后,实验结果表明,与现有相关算法相比,所提算法收敛速度更快,准确率提高了3%~13%。

关键词：边缘计算联邦学习谱聚类傅里叶变换

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雾辅助物联网中公平节能的计算迁移

工程科学学报 2022年第11期44卷 1926-1934页

作者：陈思光尤子慧南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室南京210003 南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心南京210003

为了构建绿色且长生命周期的物联网,本文提出了一种雾辅助的公平节能物联网计算迁移方案.首先,基于雾节点计算能力、带宽资源以及融合雾节点能耗公平性的迁移决策的联合考量,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题.其次,提出了... 详细信息

为了构建绿色且长生命周期的物联网,本文提出了一种雾辅助的公平节能物联网计算迁移方案.首先,基于雾节点计算能力、带宽资源以及融合雾节点能耗公平性的迁移决策的联合考量,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题.其次,提出了基于动量梯度和坐标协同下降的公平性能耗最小化算法用于解决上述混合整数非线性规划问题.该算法基于雾节点的历史平均能耗、距离、计算能力以及剩余能量值设计了公平性指标以获得对于雾节点能耗公平性最优的迁移决策;通过提出的动量梯度与坐标协同下降法,联合优化雾节点分配给各个任务的计算及带宽资源占比,达到最小化任务处理总能耗.最后,仿真结果表明本文方案能够取得较快的收敛速度,且与随机选择和贪婪任务迁移方案两种基准方案相比,本文方案的总能耗最低,雾节点的能耗公平性最高,且网络寿命分别平均提高了23.6%和31.2%.进一步地,该方案在不同雾节点数量以及不同任务大小的环境下仍然能够保持性能优势,体现了方案鲁棒性高的特点.

关键词：计算迁移雾计算公平性指标能耗最小化网络寿命

基于无人机工作模式选择的无线传感器网络数据传输

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南京邮电大学学报（自然科学版） 2021年第6期41卷 75-83页

作者：孙颖陈思光南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心江苏南京210003

无人机以其高度的灵活性和按需部署能力成为满足下一代蜂窝用户需求的一种潜在技术。为了适应不断变化的无线环境,解决基于无人机的传感器网络能量有限问题以及突破其能量限制对无线传感器网络性能约束的瓶颈问题,文中研究了一种基于无... 详细信息

无人机以其高度的灵活性和按需部署能力成为满足下一代蜂窝用户需求的一种潜在技术。为了适应不断变化的无线环境,解决基于无人机的传感器网络能量有限问题以及突破其能量限制对无线传感器网络性能约束的瓶颈问题,文中研究了一种基于无人机覆盖的无线传感器网络,通过综合考虑无人机吞吐量以及能耗,提出基于状态转移的无人机工作模式选择方案。具体地,首先考虑了基于视距以及非视距通信链路的无人机到传感器用户的信道模型,并对静态模式下无人机坐标以及巡航模式下无人机工作周期等参数进行设计。然后通过无人机最佳坐标以及工作周期求得无人机最优吞吐量以及能耗,由于最大化吞吐量以及最小化能耗的目标是相悖的,基于此规划了能综合表征无人机吞吐量和能耗的经济效率最大化问题。最后通过最大化经济效率,达到无人机对工作模式进行自适应选择的目的。仿真结果表明,与传统方法相比,所提算法在经济效率方面可以获得更高的性能提升。

关键词：无人机吞吐量能量消耗经济效率工作模式选择

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融合缓存管理与资源分配的能耗均衡内容服务研究

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传感技术学报 2021年第9期34卷 1216-1223页

作者：尤子慧陈思光南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室江苏南京210003 南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心江苏南京210003

为了构建高效与长生命周期的内容服务物联网,基于雾节点决策、云服务决策及雾节点与云服务器带宽占比的联合优化考量,本文规划了一个最小化内容服务总能耗的优化问题。同时,提出了融合LRU-2和牛顿动量的公平能耗最小化算法(LRU-2 and Ne... 详细信息

为了构建高效与长生命周期的内容服务物联网,基于雾节点决策、云服务决策及雾节点与云服务器带宽占比的联合优化考量,本文规划了一个最小化内容服务总能耗的优化问题。同时,提出了融合LRU-2和牛顿动量的公平能耗最小化算法(LRU-2 and Nesterov Momentum based Fair Energy Minimization Algorithm,LNM-FEM)用于解决该优化问题。具体地,基于雾节点的历史平均能耗、剩余能量及距离设计了公平性度量指标,根据该度量与雾层缓存情况获得能耗公平性最优的雾节点决策及云服务决策;在雾层没有命中的情况下,当云层将内容反馈给相应雾节点后,雾节点根据本文提出的缓存策略,将内容缓存至雾节点;基于所获得的最优雾节点决策与云服务决策,通过牛顿动量法,联合优化雾节点和云服务器的带宽占比,达到最小化内容服务总能耗的目的。最后,仿真结果表明所提算法具有收敛速度快、命中率高等特点,且与其他三种基准方案相比,总能耗最低、雾节点能耗均衡性最高、网络寿命分别平均提升了23%、28.7%和34%。

关键词：雾计算缓存管理资源分配公平性度量内容服务

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CdS薄膜的染料敏化

光谱学与光谱分析 1993年第5期13卷 59-62页

作者：张东陈思光江雷王德军李铁津吉林大学化学系长春130023

用LB方法在电沉积CdS薄膜上修饰了PcCu单分子膜,并利用表面光电压谱对CdS薄膜与PcCu修饰的CdS薄膜进行了测试。结果表明,修饰后的CdS薄膜其表面光电压值提高约50倍,并且光电压响应范围由300～500nm扩展为300～700nm。紫外-可见偏振光谱... 详细信息

用LB方法在电沉积CdS薄膜上修饰了PcCu单分子膜,并利用表面光电压谱对CdS薄膜与PcCu修饰的CdS薄膜进行了测试。结果表明,修饰后的CdS薄膜其表面光电压值提高约50倍,并且光电压响应范围由300～500nm扩展为300～700nm。紫外-可见偏振光谱测试表明,LB膜中酞菁环的取向角为45度。

关键词：硫化镉酞菁铜 LB膜表面光电压谱

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面向资源异构的通信高效去中心化联邦学习

系统工程与电子技术 2024年

作者：潘沭伽陈思光南京邮电大学物联网学院

为缓解去中心化联邦学习中不同终端节点数据异构带来的负面影响，提升系统异步兼容性的同时降低整体通信开销，该文提出了一种基于掩码位置图的去中心化联邦学习算法。具体地，设计了一种不对称的掩码更新方案，通过逐渐提升稀疏度将掩... 详细信息

为缓解去中心化联邦学习中不同终端节点数据异构带来的负面影响，提升系统异步兼容性的同时降低整体通信开销，该文提出了一种基于掩码位置图的去中心化联邦学习算法。具体地，设计了一种不对称的掩码更新方案，通过逐渐提升稀疏度将掩码范数与训练程度绑定，同时使用可信任的稀疏联邦聚合，在有效利用稀疏梯度的同时保障了系统的安全性。其次，设计了动态掩码社区分割算法，将梯度掩码与社区分割结合，可有效利用全网梯度之间的相似性，主动选择相似聚合目标，提升模型性能。进一步，在网络结构上将模型层与掩码层分离，可降低算力异构对系统可拓展性的影响。最后，设计了一种单线程同时模拟数据异构、算力异构与终端节点异步的实验方案，实验结果表明，与现有相关方法相比，所提算法在两种数据集与严苛异步设置下均可维持高准确率，并且通信开销降低14%-21%。

关键词：边缘计算联邦学习去中心化系统稀疏训练

区块链赋能物联网中联合资源分配与控制的智能计算迁移研究

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计算机学报 2022年第3期45卷 472-484页

作者：陈思光王倩张海君王堃南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室南京210003 北京科技大学通信工程系北京100083 加州大学洛杉矶分校电子与计算机工程系洛杉矶CA90095美国

大数据场景下,远程云服务器通常被部署用于数据处理与价值挖掘,但在面对时延敏感型或需要动态频繁交互的业务时,该种处理模式显得力不从心.作为对云计算模式的补充,雾计算因其可有效降低任务处理时延、能耗与带宽消耗而备受关注;同时,... 详细信息

大数据场景下,远程云服务器通常被部署用于数据处理与价值挖掘,但在面对时延敏感型或需要动态频繁交互的业务时,该种处理模式显得力不从心.作为对云计算模式的补充,雾计算因其可有效降低任务处理时延、能耗与带宽消耗而备受关注;同时,面向雾计算的计算迁移机制因其能有效缓解节点的处理负担并改善用户体验而成为领域研究焦点.在雾计算模式下,为了更好地满足计算密集型任务对时延与能耗的要求,基于区块链赋能物联网场景,本文提出了一种联合资源分配与控制的智能计算迁移方案.具体地,规划了一个在时延、能耗与资源约束下的最小化所有任务完成总成本的优化问题,其总成本构成综合考量了时延、能耗和挖掘成本,通过对通信、计算资源与迁移决策的联合优化,实现总成本的最小化.为完成任务迁移,终端以矿工的身份向雾节点挖掘(租借)计算资源,所提出的基于区块链技术的激励机制可充分调动终端和雾节点参与计算迁移的积极性并保障交易过程的安全性,设计的奖励分配规则可保证成功挖掘资源终端收获奖励的公平性.为解决上述规划的优化问题(即混合整数非线性规划问题),提出了一个联合通信、计算与控制的智能计算迁移算法,该算法融合深度确定性策略梯度算法思想,设计了基于反梯度更新的双“行动者-评论家”神经网络结构,使训练过程更加稳定并易于收敛;同时,通过对连读动作输出进行概率离散化运算,使其更加适用于混合整数非线性规划问题的求解.最后,仿真结果表明本文方案能以较快的速度收敛,且与其他三种基准方案相比,本文方案的总成本最低,例如,与其中性能最好的基于深度Q学习网络的计算迁移方案相比,总成本平均可降低15.2%.

关键词：计算迁移雾计算区块链深度强化学习资源分配

边缘计算架构中P2P的组合多资源任务卸载算法

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北京邮电大学学报 2022年第4期45卷 98-103页

作者：鲁蔚锋李学晴徐佳陈思光南京邮电大学计算机学院、软件学院、网络空间安全学院南京210023 南京邮电大学江苏省大数据安全与智能处理重点实验室南京210023 南京邮电大学物联网学院南京210023

为了解决点对点(P2P)系统中多种资源合作完成任务卸载的问题,提出了多资源组合交易卸载算法,设计了激励机制,促使设备加入任务卸载系统,同时保证系统内资源可以被高效地利用。通过严格的理论分析可知,所设计的多资源组合交易机制能满足... 详细信息

为了解决点对点(P2P)系统中多种资源合作完成任务卸载的问题,提出了多资源组合交易卸载算法,设计了激励机制,促使设备加入任务卸载系统,同时保证系统内资源可以被高效地利用。通过严格的理论分析可知,所设计的多资源组合交易机制能满足计算效率可行性和个体理性的要求。通过实验模拟得出结论:提出的多资源组合交易卸载算法的资源交易数量虽然没有达到对比算法下的资源交易数量,但时间复杂度远远低于对比算法。

关键词：点对点任务卸载资源共享激励机制分配算法

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基于深度强化学习的云边协同计算迁移研究

电子学报 2021年第1期49卷 157-166页

作者：陈思光陈佳民赵传信南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心江苏南京210003 安徽师范大学网络与信息安全安徽省重点实验室安徽芜湖241002 南京邮电大学江苏省宽带无线通信和物联网重点实验室江苏南京210003

基于单一边缘节点计算、存储资源的有限性及大数据场景对高效计算服务的需求,本文提出了一种基于深度强化学习的云边协同计算迁移机制.具体地,基于计算资源、带宽和迁移决策的综合性考量,构建了一个最小化所有用户任务执行延迟与能耗权... 详细信息

基于单一边缘节点计算、存储资源的有限性及大数据场景对高效计算服务的需求,本文提出了一种基于深度强化学习的云边协同计算迁移机制.具体地,基于计算资源、带宽和迁移决策的综合性考量,构建了一个最小化所有用户任务执行延迟与能耗权重和的优化问题.基于该优化问题提出了一个异步云边协同的深度强化学习算法,该算法充分利用了云边双方的计算能力,可有效满足大数据场景对高效计算服务的需求;同时,面向边缘云中边缘节点所处环境的多样及动态变化性,该算法能自适应地调整迁移策略以实现系统总成本的最小化.最后,大量的仿真结果表明本文所提出的算法具有收敛速度快、鲁棒性高等特点,并能够以最低的计算成本获得近似贪心算法的最优迁移决策.

关键词：深度强化学习边缘计算计算迁移资源分配能量消耗