Reinforcement Learning Enabled Dynamic Resource Allocation in the Internet of Vehicles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As an important application scenario of the industrial Internet of things, the Internet of Vehicles can significantly improve road safety, improve traffic management efficiency, and improve people's travel experience. Due to the high dynamics of the Internet of vehicles environment, the traditional resource optimization technologies cannot meet the requirements of the Internet of vehicles for dynamic communication, computing and storage resources optimization management, and artificial intelligence algorithms can adaptively obtain dynamic resource allocation schemes through self-learning. Therefore, adopting artificial intelligence techniques to optimize the dynamic resource of the Internet of Vehicles is the research focus of this article. In this article, we first model the Internet of Vehicles resource allocation problem as a semi-Markov decision process that introduces a resource reservation strategy and a secondary resource allocation mechanism. Then, the reinforcement learning algorithm is used to solve the model. Thereafter, it theoretically analyzes the joint optimization of computing and communication resources, models it as a hierarchical architecture, and uses hierarchical reinforcement learning to obtain the optimal system resource allocation plan. Finally, the results of simulation experiments show that the dynamic resource allocation scheme of the Internet of vehicles based on the reinforcement learning in this article greatly improve resource utilization and user quality of experience with guaranteeing system quality of service compared with the traditional greedy algorithm.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle