TY -的A2 -史,Guolong AU -史,Bing盟歌,Zhaoxiang盟——徐,健桥PY - 2021 DA - 2021/12/31 TI -交易和定价的传感器数据与双向拍卖市场竞争的边缘服务器SP - 9651117六世- 2021 AB -与物联网的发展(物联网),传感器网络可以带来大量有价值的数据。除了被利用在当地的物联网应用,数据也可以交易的边缘服务器连接。作为一个有效的资源分配机制,双拍卖已广泛应用在股票和期货市场,也可以应用于传感器网络中的数据资源分配。目前,通常存在多个边缘服务器运行双重拍卖相互竞争来吸引用户数据(买家)和生产商(卖方)。因此,每个边缘服务器上的双重拍卖市场运行需要有效的机制来提高分配效率。具体来说,定价策略的双向拍卖中起着重要的作用影响交易商的利润,因此,将会影响到交易员的市场选择和投标策略,进而影响双向拍卖市场的竞争结果。此外,交易员的交易策略也会影响市场的定价策略。因此,我们需要分析双向拍卖市场的定价策略和交易员的交易策略。具体来说,我们使用深强化学习算法结合平均场理论来解决这个问题,一个巨大的状态和行动空间。对于交易策略,我们使用独立的参数化深度Q-Network (I-PDQN)算法结合平均场理论计算的纳什均衡策略。 We then compare it with the fictitious play (FP) algorithm. The experimental results show that the computation speed of I-PDQN algorithm is significantly faster than that of FP algorithm. For pricing strategies, the double auction markets will dynamically adjust the pricing strategy according to traders’ trading strategies. This is a sequential decision-making process involving multiple agents. Therefore, we model it as a Markov game. We adopt Multiagent Deep Deterministic Policy Gradient (MADDPG) algorithm to analyze the Nash equilibrium pricing strategies. The experimental results show that the MADDPG algorithm solves the problem faster than the FP algorithm. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2021/9651117 DO - 10.1155/2021/9651117 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -