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学习增强的在线时间信息和传输成本最小化
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。
PDF4 months ago
车联网中的非正交年龄最优信息传播：一个基于元多目标强化学习的方法
本文研究了在车辆网络中如何通过最小化信息时代和发送功率消耗来提供及时更新，采用非正交多模式信息传播方法，利用混合深度 Q 网络和深度确定性策略梯度模型解决多目标优化问题，并提出了一个两阶段元多目标强化学习解决方案来估计 Pareto 前沿。
PDF5 months ago
分数深度强化学习用于年龄最小化的移动边缘计算
移动边缘计算是一种有潜力的范式，用于实时应用程序，具有密集的计算需求（例如，自动驾驶），因为它可以减少处理延迟。本文关注计算密集型更新的及时性，通过信息时代（Age-of-Information）来衡量，并研究如何联合优化任务更新和离线策略
PDF7 months ago
使用 Transformer 的 UAV 辅助物联网网络中的 AoI 最小化数据采集的 UAV 轨迹规划
通过考虑信息时代，本文研究了一种用于辅助集群式物联网网络的无人机（UAV）的轨迹规划问题，构建了一个优化问题，通过无人机从地面物联网网络中收集的数据的总信息时代的最小化来解决问题。利用状态良好的转换器和加权 A * 算法，设计了一种机器学习
PDF8 months ago
使用集成深度神经网络在无人机辅助网络中最小化信息年龄
该论文研究了在无人机辅助网络中的信息时代（Age-of-Information，AoI）问题，并通过优化无人机的停止位置和设备选择概率来最小化设备之间的平均 AoI。为了解决这个问题，论文首先推导了一个包括设备选择概率的平均 AoI 的闭合
PDF10 months ago
移动边缘计算系统中最小化信息时延的嵌套索引方法
本篇论文提出了一种优化移动边缘计算系统中信息鲜度的算法，使用了多层次 MDP 和嵌套索引框架，并设计了一种带有可证明渐近最优性的嵌套索引策略，与基准相比，我们的算法优化间隙缩小了高达 40％，并且当系统纲量足够大时，渐进地逼近了下限。
PDFa year ago
MM车联网中基于时延优化的信息动态单播 - 多播调度
该论文研究了如何通过使用深度强化学习等方法，优化决策，减少信息年龄和传输功率，实现在路边单元（RSU）向车辆提供物理过程的及时更新的车辆网络中，并通过仿真结果展示了 AoI 和功耗之间的有趣的权衡关系。
PDF2 years ago
两向高斯过程回归及 AoI 感知调度联合设计的预测控制与通讯
研究上传和下载调度和功率分配的联合问题，通过机器学习和高斯过程回归预测丢失的状态和操作信息，以最小化平均信息新鲜度和传输功率，并利用 Lyapunov drift-plus-penalty 优化框架提出动态控制算法。
PDF3 years ago
基于深度强化学习的无人机辅助网络中最小化信息时延的方法
研究了一种 UAV 辅助的无线网络，通过 Markov 决策过程和深度强化学习算法优化飞行轨迹和任务调度来最小化信息年龄值的加权和，取得了显著的研究成果。
PDF5 years ago
更新还是等待：如何保持数据新鲜
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
PDF8 years ago