本文研究无线广播网络中时间敏感的信息传输，提出了优化最小化网络客户端信息新鲜度的传输调度策略，并实现性能保证。我们在对称网络中表明了最优传输调度策略，而对于一般网络，我们提出了三种低复杂度的调度策略，并据此得出了性能保证，并提出了 Max-Weight 和 Whittle's Index 策略来优化该问题。实验结果表明这两种策略的性能最优。

Jan, 2018

该研究探讨了一种去中心化的传输策略，通过利用传感器传输过程和网络拥塞对信息年龄（AoI）的影响，结合基于粒子滤波和强化学习的方法，实现了多代理间的协同最小化预期的 AoI。

Dec, 2023

应用深度强化学习算法，联合设计无人机的轨迹，以最小化信息的年龄，从而确保基站中接收到的信息是尽可能新鲜和准确的。相比基准方案，该算法平均可降低 25％的信息年龄，并需要少至 50％的能量。

Sep, 2022

介绍了错误信息时代（Age of Incorrect Information，AoII）的概念，提出该概念作为一种基于数据角色和数据所扮演角色重要性的通讯范式。研究了传统通讯模式的局限性、AoI 和基于错误的度量方式的不足之处，探讨了 AoII 的性能优势，收敛于基于阈值的随机策略，并将其应用于各种场景验证了其性能优势。

Dec, 2020

本文针对超可靠低延迟通信下的 Age of Information (AoI) 问题，通过建立 AoI 尾部分布模型和最小化传输功耗方法，在机动车通信网络的环境下有效地提高 URLLC 性能，同时探究确定性和马尔科夫交通规律下传输延时问题

Dec, 2019

通过模拟比较四种标准赌博算法，同时结合分析性保证，我们对多源系统中的调度问题进行了研究，并对任何策略能够达到的累计遗憾下限进行了界定。

Oct, 2023

考虑到离散时间系统中的资源受限源，通过时变无线信道将其时间敏感的数据传输到目的地。我们开发了一种鲁棒的在线算法，以最小化传输和信息老化成本之和，确保最坏情况下的性能保证。

Mar, 2024

本文介绍了一种利用数据驱动的方案，优化联网车辆的驾驶路线，以保证信息时延的可信度，利用商用 LTE 网络测量车辆之间的连接延迟，建立连接车辆信息时延模型，在此基础上提出了一种基于 DQN 的算法来确定最优驾驶路线，结果表明该方法可以提高接口保持服务的 AoI 信心水平

Apr, 2020

研究如何通过控制信息更新来最优地管理信息的新鲜度，提出了一种一般的年龄惩罚函数来量化数据新旧程度，将平均年龄惩罚最小化问题建模为带约束的半马尔可夫决策问题 (SMDP)，并开发了高效算法来找到最优更新策略，证实了当年龄惩罚函数与年龄的快速增长、包传输时间正相关或包传输时间高度随机时，零等待策略与最优策略的差距巨大。

Jan, 2016

分析数据新鲜度对远程推理系统的影响，提出了一种新的选择 - 缓冲区模型和调度策略来降低推理误差并优化信息时效性。

Apr, 2024