日本語タイトル#
MOHAF：IoT エコシステムにおけるスケーラブルで公平なリソース配分のための多目的階層オークションフレームワーク
英文タイトル#
MOHAF: A Multi-Objective Hierarchical Auction Framework for Scalable and Fair Resource Allocation in IoT Ecosystems
日本語摘要#
IoT（モノのインターネット）エコシステムの急速な成長は、高度に動的で分散した環境における異種リソースの効率的な配分の課題を強化しています。従来の集中型メカニズムや単一目的のオークションモデルは、コスト最小化や収益最大化などの指標にのみ焦点を当てており、バランスの取れたシステム性能を提供するのが難しいです。本論文では、多目的階層オークションフレームワーク（MOHAF）を提案します。これは、コスト、サービス品質（QoS）、エネルギー効率、公平性を共同で最適化する分散型リソース配分メカニズムです。MOHAF は、計算の複雑さを減らすために階層クラスタリングを統合し、貪欲な部分最適化戦略を採用して（1-1/e）の近似比を保証します。動的価格設定メカニズムは、リソースの利用率にリアルタイムで適応し、市場の安定性と配分の質を向上させます。3,553 のリクエストと 888 のリソースからなる Google クラスターデータトレースに関する広範な実験は、MOHAF の配分効率（0.263）が貪欲（0.185）、第一価格（0.138）、およびランダム（0.101）オークションよりも優れていることを示し、完璧な公平性（Jain 指数 = 1.000）を達成しています。アブレーション研究は、コストと QoS コンポーネントがバランスの取れた多目的結果を維持する上で重要な役割を果たすことを明らかにしています。ほぼ線形のスケーラビリティ、理論的保証、堅牢な実証性能を備えた MOHAF は、大規模な IoT 展開に対する実用的で適応性のある解決策を提供し、分散リソース調整における効率、公平性、持続可能性を効果的に調和させます。
英文摘要#
The rapid growth of Internet of Things (IoT) ecosystems has intensified the challenge of efficiently allocating heterogeneous resources in highly dynamic, distributed environments. Conventional centralized mechanisms and single-objective auction models, focusing solely on metrics such as cost minimization or revenue maximization, struggle to deliver balanced system performance. This paper proposes the Multi-Objective Hierarchical Auction Framework (MOHAF), a distributed resource allocation mechanism that jointly optimizes cost, Quality of Service (QoS), energy efficiency, and fairness. MOHAF integrates hierarchical clustering to reduce computational complexity with a greedy, submodular optimization strategy that guarantees a (1-1/e) approximation ratio. A dynamic pricing mechanism adapts in real time to resource utilization, enhancing market stability and allocation quality. Extensive experiments on the Google Cluster Data trace, comprising 3,553 requests and 888 resources, demonstrate MOHAF's superior allocation efficiency (0.263) compared to Greedy (0.185), First-Price (0.138), and Random (0.101) auctions, while achieving perfect fairness (Jain's index = 1.000). Ablation studies reveal the critical influence of cost and QoS components in sustaining balanced multi-objective outcomes. With near-linear scalability, theoretical guarantees, and robust empirical performance, MOHAF offers a practical and adaptable solution for large-scale IoT deployments, effectively reconciling efficiency, equity, and sustainability in distributed resource coordination.
文章ページ#
MOHAF：IoT エコシステムにおけるスケーラブルで公平なリソース配分のための多目的階層オークションフレームワーク
PDF 获取#
抖音でさらに素晴らしいコンテンツを見る