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decentralized decision making
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联邦自然策略梯度方法用于多任务强化学习
多任务情境下的联邦强化学习,通过策略优化实现分布式决策,并建立了全局收敛性保证。
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8 months ago
多智能体强化学习在基于竞拍的长期网络资源分配中的应用:V2X 应用
本文旨在研究如何实现计算任务从移动代理转移,其提出了一种基于分散决策的机制来促使代理间在博弈与合作之间平衡。为此,该文设计了一个新的多代理在线学习算法,并通过 V2X 应用的模拟得出了良好的收敛性和泛化性能。
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2 years ago
移动云计算的分布式计算卸载游戏
本文提出了一种基于博弈论的移动云计算高效计算卸载方案,将分散的决策过程转换为博弈的形式,设计了一个去中心化的计算卸载机制并分析了其效率。数值实验表明,本文提出的机制能够实现高效的计算卸载,随着系统规模的增加能够有很好的扩展性。
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10 years ago
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