去中心化车联网中移动AIGC服务的基于学习的激励机制
人工智能
2024-05-10 v2
摘要
人工智能生成内容（AIGC）是指利用AI模型自动生成内容的范式。车联网（IoV）网络中的移动AIGC服务相比传统的基于云的AIGC服务具有许多优势，包括增强的网络效率、更好的可重构性以及更强的数据安全性和隐私性。然而，AIGC服务提供通常需要大量资源。因此，资源受限的路边单元（RSU）在维持异构的AIGC服务池并满足所有用户服务请求而不降低整体性能方面面临挑战。因此，在本文中，我们提出了一种用于移动AIGC服务分配的去中心化激励机制，采用多智能体深度强化学习来在IoV背景下平衡RSU上AIGC服务的供给与用户对服务的需求，优化用户体验并最小化传输延迟。实验结果表明，与其他基线模型相比，我们的方法实现了优越的性能。
引用
@article{arxiv.2403.20151,
title = {A Learning-based Incentive Mechanism for Mobile AIGC Service in Decentralized Internet of Vehicles},
author = {Jiani Fan and Minrui Xu and Ziyao Liu and Huanyi Ye and Chaojie Gu and Dusit Niyato and Kwok-Yan Lam},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.20151},
year = {2024}
}
备注
2023 IEEE 98th Vehicular Technology Conference (VTC2023-Fall)