In this paper, we consider a perfect coordinated water-filling game, where each user transmits solely on a given carrier. The main goal of the proposed algorithm (which we call FEAT) is to get close to the optimal, while keeping a decent level of fairness. The key idea within FEAT is to minimize the ratio between the best and the worst utilities of the users. This is done by ensuring that, at each iteration (channel assignment), a user is satisfied with this assignment as long as he does not loose much more than other users in the system. It has been shown that FEAT outperforms most related algorithms in many aspects, especially in interference-limited systems. Indeed, with FEAT we can ensure a near-optimal, fair and energy efficient solution with low computational complexity. In terms of robustness, it turns out that the balance between being nearly globally optimal and good from individual point of view seems hard to sustain with a significant number of users. Also notice that, in this regard, global optimality gets less affected than the individual one, which offers hope that such an accurate water-filling algorithm can be designed around competition in interference-limited systems.


翻译:在本文中,我们考虑一个完全协调的填水游戏,即每个用户只向特定承运人传输。拟议的算法(我们称之为FEAT)的主要目标是接近最佳,同时保持适当的公平水平。FEAT的关键想法是最大限度地减少用户最佳和最差公用事业之间的比例。这是通过确保用户在每次循环(频道分配)中对这一任务感到满意,只要他没有比系统中其他用户多得多的松散。已经表明,FEAT在许多方面都比最相关的算法(我们称之为FEAT)好,特别是在受干扰的系统中。事实上,在FEAT的情况下,我们可以确保接近最佳、公平和节能的解决方案,而计算复杂性低。从稳健的角度看,从个人的角度看,几乎全球最佳和好之间的平衡似乎很难与大量用户维持。此外,在这方面,全球最佳性的影响比单个用户要小,这使人们希望这种精确的补水算法能够围绕有限的竞争系统设计。

0
下载
关闭预览

相关内容

自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
41+阅读 · 2022年6月30日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
168+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月10日
A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery
Arxiv
29+阅读 · 2020年3月26日
Arxiv
38+阅读 · 2020年3月10日
A Comprehensive Survey on Transfer Learning
Arxiv
117+阅读 · 2019年11月7日
Feature Denoising for Improving Adversarial Robustness
Arxiv
15+阅读 · 2018年12月9日
VIP会员
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
ACM MM 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
5+阅读 · 2022年3月29日
IEEE TII Call For Papers
CCF多媒体专委会
3+阅读 · 2022年3月24日
AIART 2022 Call for Papers
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年2月13日
【ICIG2021】Latest News & Announcements of the Industry Talk1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年7月28日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员