Utility Optimization for Resource Allocation in Multi-Access Edge Network Slicing: A Twin-Actor Deep Deterministic Policy Gradient Approach
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
To achieve the service-oriented features of the 5G, network slicing aims to create logical virtual networks where multiple services are provided on a common physical infrastructure. The performance of network slicing depends on the intelligent management of multi-dimensional resources, which are exactly what multi-access edge computing (MEC) provides. This paper proposes joint optimization of communication, computing and caching (3C) resources in multi-access edge network slicing. The optimization objective of the two-level resource allocation problem is to maximize the utility obtained by mobile virtual network operators while ensuring the quality of service (QoS). The deep reinforcement learning (DRL) approach is employed which enables the resource allocation scheme to intelligently adapt to the dynamic environment. Specifically, we propose a novel DRL approach named twin-actor deep deterministic policy gradient (twin-actor DDPG). Since the action space is continuous, the DDPG is adopted where the actor generates the deterministic policy while the critic evaluates the policy and guides the actor to obtain the optimal policy. A novel twin-actor structure is put forward to replace the actor of the DDPG, thus the slice-level action and user-level action can be generated respectively. The convergence and effectiveness of the proposed DRL based algorithm is are verified by numerical simulation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 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