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基于多属性竞拍的双胞胎移动资源分配在车联网元宇宙中的应用:一种基于 GPT 的强化学习方法
优化资源分配的车辆孪生系统中车载元宇宙的迁移机制,基于拍卖的机制采用生成预训练变换器 (GPT) 为基础的深度强化学习 (DRL) 算法,在不同设置下比较了社会福利和拍卖信息交流成本的性能,并证明了我们提出的 GPT-based DRL 拍
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