Federated Learning and Evolutionary Game Model for Fog Federation Formation

本文旨在通过稳定且优化的联邦雾计算基础设施解决物联网(IoT)中的网络延迟问题，从而提高服务质量(QoS)。网络延迟会导致IoT应用的QoS下降，甚至破坏时间关键型功能。本文解决了建立旨在提高QoS的雾联盟的挑战。但是，这些联盟中的不稳定性可能导致提供者退出，从而降低联盟的盈利能力和预期的QoS。此外，用于形成联盟的技术可能会对涉及过程的终端用户的数据造成数据泄露风险。为此，我们提出了一种稳定且综合的联邦雾架构，考虑到联邦网络对环境的建模，以提高IoT应用的QoS。本文介绍了一种基于遗传算法机制的分散进化博弈理论算法，用于解决雾联盟形成问题。此外，我们提出了一种分散联邦学习算法，用于预测雾服务器之间的QoS，而无需将用户位置暴露给外部实体。这样的预测模块在联盟形成阶段分配资源时增强了决策过程，同时不暴露用户/服务器的数据隐私。值得注意的是，与其他基准方法相比，我们的方法表现出更高的稳定性和改进的QoS。

本论文旨在通过稳定和优化的联合雾计算基础设施，解决物联网（IoT）中的网络延迟问题，以提高服务质量（QoS），这是否是一个新问题？

本论文提出了一种稳定和全面的联合雾架构，考虑到环境的联合网络配置文件，以增强IoT应用程序的QoS。同时，该论文引入了一种基于遗传算法机制的分散进化博弈理论算法，解决了雾联盟形成问题。此外，论文还提出了一种分散式联合学习算法，可以预测雾服务器之间的QoS而不需要将用户位置暴露给外部实体。

论文的亮点包括：1. 提出了一种新的方法来解决雾联盟形成问题；2. 引入了一种分散式联合学习算法，可以预测QoS；3. 实验表明，该方法相对于其他基准方法具有更好的稳定性和改进的QoS。

最近在这个领域中，一些相关的研究包括：1. "Fog Computing and Its Role in the Internet of Things"；2. "A Survey of Fog Computing: Concepts, Applications and Issues"；3. "A Fog Computing Based Cyber-Physical System for Real-Time Monitoring of Blood Pressure"。