ad hoc云环境中分布式博弈卸载策略

提出一种ad hoc移动云计算方案,即移动设备通过分享邻近设备的闲置资源,将任务卸载至邻近设备协助处理。主要关注是否进行卸载,如何选取合适的卸载目标设备,以及如何分配任务的问题。以上问题使用博弈方法进行定义,并使用分布式算法逼近最优结果。仿真结果证明了该方法的正确性与有效性。

人工智能在5G无线网络优化中的设计与实现

采用了贝叶斯网络模型,建立了多层感知器预测模型,设计并实现了5G无线网络优化系统。该系统经过大量路测数据的采集和分析,给出了5G无线网络优化问题的解决方案,提高了工作效率,实现了5G无线网络优化工作的智能化,显著提高了社会效益和经济效益。

5G无线网络优化系统的设计与实现

为解决现实中无线网络优化工作人工效率低的问题,文章采用黑盒子回归式强制学习、增强学习和聚类算法这三种方法,设计并实现了5G无线网络优化系统。该系统经过对某运营商的大量网络数据进行采集和分析,得出对网络系统参数进行调整的解决方案,实现了5G无线网络优化工作的智能化,可显著提高社会效益和经济效益。