Jul, 2024
利用联邦图神经网络多智能体强化学习优化车辆边缘计算中的信息年龄
Optimizing Age of Information in Vehicular Edge Computing with Federated
Graph Neural Network Multi-Agent Reinforcement Learning
TL;DR通过结合图神经网络和联邦多智能体强化学习,提出了一种分布式联邦学习框架用于优化保持信息新鲜度的道路场景下的多智能体卸载决策,该方法在模拟实验中验证了优于其他方法的性能。