Traffic-based reinforcement learning with neural network algorithm in fog computing environment

Jung, Tae-Won; Lee, Jong-Yong; Jung, Kye-Dong

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자료유형: 학술저널

저자정보: Jung, Tae-Won (Graduate School of Smart Convergence, KWANGWOON University) Lee, Jong-Yong (Ingenium college of liberal arts, KWANGWOON University) Jung, Kye-Dong (Ingenium college of liberal arts, KWANGWOON University)

저널정보: 한국인터넷방송통신학회 International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC International journal of internet, broadcasting and communication : IJIBC 제12권 제1호

발행연도: 2020.1

수록면: 144 - 150 (7page)

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Reinforcement learning is a technology that can present successful and creative solutions in many areas. This reinforcement learning technology was used to deploy containers from cloud servers to fog servers to help them learn the maximization of rewards due to reduced traffic. Leveraging reinforcement learning is aimed at predicting traffic in the network and optimizing traffic-based fog computing network environment for cloud, fog and clients. The reinforcement learning system collects network traffic data from the fog server and IoT. Reinforcement learning neural networks, which use collected traffic data as input values, can consist of Long Short-Term Memory (LSTM) neural networks in network environments that support fog computing, to learn time series data and to predict optimized traffic. Description of the input and output values of the traffic-based reinforcement learning LSTM neural network, the composition of the node, the activation function and error function of the hidden layer, the overfitting method, and the optimization algorithm.

#Reinforcement Learning #fog computing #Long Short-Term Memory #LSTM) #Neural Network Algorithm

참고문헌 (10)

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박태준 / 2018 / A study on BEMS-linked Indoor Air Quality Monitoring Server using Industrial IoT / The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 10(4):65~69

박종열 / 2018 / A Study on Automatic Service Creation Method of Cloud-based Mobile Contents / The International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 10(4):19~24

R. Deng / 2016 / Optimal workload allocation in fog-cloud computing towards balanced delay and power consumption / IEEE Internet of Things Journal 3(6):1171~1181

A.V. Dastjerdi / Fog Computing: Principles, Architectures, and Applications / www.sciencedirect.com

Richard S. Sutton / 1998 / Reinforcement learning: An introduction / MIT press

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이 논문의 저자 정보

Jung, Tae-Won

소속기관 Graduate School of Smart Convergence, KWANGWOON University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 1 이용수 4

Lee, Jong-Yong

소속기관 Ingenium college of liberal arts, KWANGWOON University

주요연구분야 공학 > 컴퓨터학

논문수 45 이용수 58

Jung, Kye-Dong

소속기관 Ingenium college of liberal arts, KWANGWOON University

주요연구분야 복합학 > 과학기술학 공학 > 컴퓨터학

논문수 29 이용수 28

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