Jan, 2023
隐私保护的联邦多智能体强化学习在车联网的边缘关联和功率优化中的应用
Privacy-Preserving Joint Edge Association and Power Optimization for the Internet of Vehicles via Federated Multi-Agent Reinforcement Learning
Yan Lin, Jinming Bao, Yijin Zhang, Jun Li, Feng Shu...
TL;DR针对面临环境不确定性和无法进行个体学习的情况，研究了在保障隐私的前提下联合边缘关联和功率分配问题。通过联邦多智能体强化学习来解决这一问题，提高了无线连接性的成本效益，保护了更高的隐私级别，同时只共享加密的训练数据。