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基于多智能体协作学习的车联网联合通信计算资源分配
被引量:
2
1
作者
林艳
陶奕宇
+2 位作者
张一晋
束锋
李骏
《移动通信》
2023年第6期103-109,共7页
边缘计算赋能下车联网固有的高移动性和计算资源实时变化性对通信与计算资源分配提出了全新要求。考虑以最小化计算迁移时延与车辆用户传输能耗之间长期权衡为优化目标,利用协作多智能体强化学习方法设计联合通信与计算资源分配方案,使...
边缘计算赋能下车联网固有的高移动性和计算资源实时变化性对通信与计算资源分配提出了全新要求。考虑以最小化计算迁移时延与车辆用户传输能耗之间长期权衡为优化目标,利用协作多智能体强化学习方法设计联合通信与计算资源分配方案,使得各车辆用户分别作为智能体通过共享训练经验以完成中心化训练,进而可仅依据本地观测信息即可协作完成分布式决策。经数值仿真验证,所提方案相较于基准方案能更好地适应部分观测车联网环境,且可以更有效地同时降低计算迁移时延和传输能耗。
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关键词
车联网
协作多智能体强化学习
边缘计算迁移
资源分配
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职称材料
题名
基于多智能体协作学习的车联网联合通信计算资源分配
被引量:
2
1
作者
林艳
陶奕宇
张一晋
束锋
李骏
机构
南京理工大学电子工程与光电技术学院
东南大学移动通信国家重点实验室
海南大学信息与通信工程学院
出处
《移动通信》
2023年第6期103-109,共7页
基金
国家自然科学基金“去中心化的密集异构无线车联网边缘融合接入理论研究”(62001225)
国家自然科学基金“面向工业物联网超高可靠免授权接入的调度序列基础理论研究”(62071236)
东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金“车联网场景下去中心化的边缘智能资源管理技术研究”(2022D07)。
文摘
边缘计算赋能下车联网固有的高移动性和计算资源实时变化性对通信与计算资源分配提出了全新要求。考虑以最小化计算迁移时延与车辆用户传输能耗之间长期权衡为优化目标,利用协作多智能体强化学习方法设计联合通信与计算资源分配方案,使得各车辆用户分别作为智能体通过共享训练经验以完成中心化训练,进而可仅依据本地观测信息即可协作完成分布式决策。经数值仿真验证,所提方案相较于基准方案能更好地适应部分观测车联网环境,且可以更有效地同时降低计算迁移时延和传输能耗。
关键词
车联网
协作多智能体强化学习
边缘计算迁移
资源分配
Keywords
Internet of vehicles
cooperative multi-agent deep reinforcement learning
edge computing migration
resource allocation
分类号
TN915 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多智能体协作学习的车联网联合通信计算资源分配
林艳
陶奕宇
张一晋
束锋
李骏
《移动通信》
2023
2
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