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边缘计算网络中的 AI 生成内容服务的卸载与质量控制
提出了一种联合优化算法，用于解决在边缘计算范式中对 AI 生成内容模型和卸载决策的优化问题，并通过实验证明所提算法在联合优化性能上优于基准方法。
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7 months ago
MM
物联网网络中联邦双深度 Q 学习实现延迟和能量最小化
提出一个联邦深度增强学习框架来解决物联网设备能耗和延迟的多目标优化问题，通过优化转移决策、计算资源分配和传输功率分配来实现；并采用分布式深度增强学习 (DRL) 和深度增强 Q 网络 (DDQN) 解题，辅以联邦学习 (FDL) ，能有效提
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3 years ago
面向延迟的物联网任务调度的深度强化学习在空天地一体化网络中的应用
本文旨在设计一种任务调度策略，以最小化所有任务的离线和计算延迟，同时满足无人机能源容量约束下的延迟导向物联网服务需求，并考虑到任务到达动态变化的情况，提出了基于风险敏感的强化学习算法来解决能耗风险约束下的决策问题。
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4 years ago
MM
移动云系统中的多用户多任务卸载和资源分配
此研究探讨了一个多用户移动云计算系统中的任务离线决策、资源分配等问题，并且通过提出有效算法使用计算接入点 (CAP) 来优化整个系统的能量、计算和时延成本，从而带来了相当的成本效益。
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6 years ago
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