UAV 辅助的联合拍卖 - 联盟形成框架解析
1. 拍卖设计
1.1 买家出价
在给定分区中,工人所在的每个单元(记为 (i),(\forall i \in I))会向每个可能的联盟 (S_l) 提交出价,以此表明他们对每个联盟的估值。每个单元需要对所有可能提供服务的联盟建立自己的偏好,这就需要对联盟进行比较并排序。为了评估每个参与者的偏好顺序,引入了偏好关系的概念。
对于任意参与者 (i \in I),偏好关系 (\succeq_i) 被定义为单元 (i) 可选择的所有联盟集合上的一个完备、自反和传递的二元关系。例如,对于任意单元 (i \in I),给定 (S_1 \subseteq M) 和 (S_2 \subseteq M),(S_1 \succeq_i S_2) 表示单元 (i) 更偏好联盟 (S_1) 而非 (S_2),或者至少对两者偏好程度相同。其非对称对应关系 (\succ_i),当用于 (S_1 \succ_i S_2) 时,表示单元 (i) 严格偏好联盟 (S_1) 而非 (S_2)。偏好关系可用于量化参与者的偏好,且可能因应用而异。例如,车联网(IoV)组件在道路安全应用中更倾向于较近的无人机(UAV),而在娱乐服务中则更倾向于提供更高带宽的 UAV。
偏好关系可以用以下公式表示:
[S_1 \succeq_i S_2 \Leftrightarrow \alpha_i(S_1) \geq \alpha_i(S_2)]
其中 (S_1 \subseteq M) 和 (S_2 \subseteq M),(\alpha_i(S_l)) 是单元 (i) 对于促进其联邦学习(FL)训练过程的任意联盟 (S_l) 的偏好函数。
UAV辅助联邦学习拍卖框架
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