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2021年4月7日 星期三

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研究所学术交流(19-18)
[发布时间:2019-11-25  阅读次数: 592]

2019年11月23日上午8:30,分布智能与物联网研究所学术例会如期在翡翠科教楼a1602会议室举办。

本次汇报由张明月和陈帅兵两位同学进行汇报。张明月汇报的题目为《deep reinforcement learning based resource allocation for v2v communications》,提出了基于深度强化学习的用于车对车(v2v)通信的分散式资源分配机制,用以解决d2d链路和蜂窝链路之间的干扰;分散式的资源分配机制使得v2v链路或车辆不必等待全局消息即可做出决策,而基于强化学习的资源分配可以有效地学习与v2i和其他v2v链路共享信道,并且对v2i链路的干扰最小。在此基础了提出了自己的想法:在同一个神经网络里面反复训练,如果抽取的数据样本有偏差的话,神经网络的参数经过这次训练后,就会发生改变,并且是距离正确参数方向有错的改变,会导致神经网络模型不稳定。陈帅兵汇报的题目为《边缘计算中的任务调度和资源分配》,首先介绍了边缘计算中的基本概念和任务调度的优化目标。第一篇文章《dedas: online task dispatching and schedulingwith bandwidth constraint in edge computing》提出了dedas算法,用以解决在资源受限的条件下以满足最大数量任务的截止日期问题;然后介绍分别介绍了了无人机辅助下的边缘计算两篇文章分别优化了系统的总能耗和任务总延迟。在此基础了提出了自己的想法:把模型扩展到多台无人机和边缘服务器权衡整个系统的任务延时和能耗,进行优化,使二者之和最小。

汇报过程中,参会的老师针对性地提出了建议并指导下一步研究的工作。本次会议持续两个多小时,并在大家的热烈讨论中圆满结束。




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