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边缘计算中基于数字孪生辅助的资源感知微服务卸载的强化学习
我们提出了一种基于深度强化学习和数字孪生技术的新型微服务卸载算法 DTDRLMO，该算法利用数字孪生技术实时预测和适应协作边缘计算环境的负载和网络条件，从而为每个微服务选择最合适的边缘节点，优化服务完成时间。在真实和合成数据集上的模拟结果表
PDF4 months ago
混合任务元学习：一种可扩展和可迁移的带宽分配的图神经网络方法
本文提出了一个基于深度学习的带宽分配策略，该策略具有可扩展性和适用性，通过图神经网络表示带宽分配策略，使用混合任务元学习算法进行训练，通过模拟结果验证了方法的有效性和性能优势。
PDF6 months ago
MM网络边缘联邦学习中通讯与学习的权衡
该研究旨在解决通信与学习之间的折衷问题。通过在有限资源的本地用户中应用网络修剪，通过推导非凸损失函数的收敛速度来量化网络修剪和数据包错误对学习性能的影响，提出了修剪控制和带宽分配的封闭式解决方案，以最小化 FL 延迟和 FL 性能的加权和。
PDF2 years ago
MM智能语义通信网络中的无线资源管理
本文针对智能语义通信中的用户关联和带宽分配问题，引入辅助知识库，在系统模型中设计了 “系统吞吐量” 的性能指标，通过两阶段解，提出了一个新的决策方案，与两款基线算法相比，提出的解决方案具有更高的性能表现和可靠性。
PDF2 years ago
无线网络通信模式下实现带宽感知算法的 IoV 场景
本文主要关注在虚拟网络环境下的带宽资源分配问题，提出了一种基于粒子群优化算法的带宽感知多域虚拟网络嵌入算法（BA-VNE），并通过模拟实验验证了该算法在链接带宽、映射成本和虚拟网络请求接受率等性能指标上的优越性。
PDF2 years ago
提高分区边缘学习效率的联合参数和带宽分配
本文提出了一个基于有限资源设备的边缘学习框架，其中参数以及带宽分配共同优化，实验结果表明此方法能够显著提高分区式边缘学习的性能。
PDF4 years ago
无线联邦学习中快速收敛的设备调度
本文以联邦学习为背景，提出一种联合带宽分配和设备调度问题的解决方案，该方案通过一个贪心算法和运行时间预算中定向分配宽带的优化模型实现，从而在模型精度和训练时间预算方面实现了最好的性能表现。
PDF5 years ago
联邦边缘学习的能效无线资源分配
本文探讨了能够满足数据隐私保护的联邦边缘学习框架 (FEEL)。通过在边缘设备上进行本地模型训练并与全局模型在服务器上进行协调，实现了边缘设备上的学习算法。为了减少设备的能耗，在保证学习性能的基础上，我们提出了一些节能策略，并且根据设备的信
PDF5 years ago
离散规范化优势函数的深度强化学习用于网络切片资源管理
本文采用离散归一化优势函数将深度强化学习算法应用于网络切片中资源管理的问题，将 Q - 值函数分离，使用确定性策略梯度下降算法避免不必要的计算，并利用 k 最近邻算法在离散空间中快速找到有效行动，提高网络切片的收敛速度。
PDF5 years ago
无人机辅助中继与边缘计算：调度和轨迹优化
本篇论文主要研究了基于无人机辅助下的移动边缘服务架构，提出了一种交替优化算法可以在非凸的情况下最小化加权和能量消耗并进行计算资源调度、带宽分配和无人机轨迹规划等多个方面的联合优化，数值仿真结果表明了该算法的出色表现。特别是在处理计算密集型任
PDF6 years ago
无人机无线通信：悬停时间优化的最优传输理论
本文研究了以飞行时间有限的无人机为基础站点，向地面用户提供无线服务的有效方法。提出了一种针对该类基于无人机的无线系统优化性能的新框架，并考虑了两种实际场景：一是基于最大可能悬停时间的情况下，找到与无人机相关的最优单元格划分，以使得平均传输给
PDF7 years ago