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图神经网络与强化学习在主动应用图像布局中的应用
该论文将云计算转向云边界连续体的转变与数据密集型和交互式应用程序所面临的新机遇和挑战联系起来。作者提出了一种将图神经网络和强化学习中的演员 - 评论家方法相结合的主动式图像部署方法,并通过实证评估和与其他解决方案的比较来验证其有效性。结果表
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2 months ago
云网络融合 5G 以后的服务预测和编排的 QoS 感知
本文通过引入基于 RNN 的 DDQL 技术和基于 water-filling 算法的服务放置方法,解决了网络云集成环境中的服务放置和资源分配问题,从而实现在 B5G 中动态用户、超低延迟服务的放置以及用户迁移时的服务连续性的优化。
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10 months ago
基于深度强化学习的边缘计算车联网动态服务部署 (DRLD-SP)
本文提出了一种基于深度强化学习的动态服务部署框架,旨在最小化最大边缘资源使用率和服务延迟,同时考虑车辆的移动性、需求变化和不同类型服务请求的动态性。通过使用 SUMO 和 MATLAB 进行模拟实验,结果表明该方法有效且优于其他静态和动态部
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3 years ago
MM
移动边缘智能系统中的 AI 服务部署和资源分配优化
本文提出了一种基于边缘智能的方案,通过优化资源分配和服务部署,实现在多用户移动边缘计算系统上的 AI 服务执行任务,模拟结果表明,该算法与最优解非常接近,同时也显著优于其他代表性基准算法。
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4 years ago
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