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Cooperative and Distributed Intelligent Computation in Fog Computing (eBook)

Concepts, Architectures, and Frameworks
eBook Download: PDF
2023 | 2023
XVII, 202 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-33920-2 (ISBN)

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Cooperative and Distributed Intelligent Computation in Fog Computing - Hoa Tran-Dang, Dong-Seong Kim
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This informative text/reference presents a detailed review of the state of the art in fog computing paradigm. In particular, the book examines a broad range of important cooperative and distributed computation algorithms, along with their design objectives and technical challenges.

The coverage includes the conceptual fundamental of fog computing, its practical applications, cooperative and distributed computation algorithms using optimization, swarm intelligence, matching theory, and reinforcement learning methods. Discussions are also provided on remaining challenges and open research issues for designing and developing the efficient distributed computation solutions in the next-generation of fog-enabled IoT systems.

 




Dr. Hoa Tran-Dang is research professor, working in the ICT-Convergence research center, in the department of IT convergence engineering at Kumoh National Institute of Technology (KIT). His research interests include Fog/Edge computing, Wireless Communication Networks, Resource Optimization, Machine Learning, and AI.

Prof. Dong-Seong Kim is Director of Networked System Laboratory/ICT-Convergence Research Center (ITRC program), supported by the Korean government, at Kumoh National Institute of Technology, Gumi, South Korea. He is a senior member of the IEEE, and ACM. His research interests include real-time IoT, industrial wireless control network, networked embedded system and Fieldbus.
Erscheint lt. Verlag 22.6.2023
Zusatzinfo XVII, 202 p. 59 illus., 39 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Mathematik / Informatik Informatik Netzwerke
Technik Nachrichtentechnik
Schlagworte bandit learning • Distributed and Parallel Computation • edge computing • Fog Computing • Full offloading • IOT • Matching theory • Partial Offloading • Reinforcement Learning • Resource Allocation • Resource Management • Task Offloading • Task Partition
ISBN-10 3-031-33920-7 / 3031339207
ISBN-13 978-3-031-33920-2 / 9783031339202
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