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Farhoud Jafari Kaleibar

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  1. TOOL · CL_289545 ·

    新型WGAN框架结合强化学习与博弈论，用于资源受限的车辆

    研究人员开发了一个自适应多判别器 Wasserstein GAN (MD-WGAN) 框架，专为资源受限的车联网 (IoV) 环境设计。该框架整合了强化学习与博弈论，将机器学习工作负载作为网络服务进行管理，以应对动态拓扑和竞争性优化目标等挑战。该系统利用带有生成器和深度Q网络代理的路边单元来选择判别器并管理分布式训练，而博弈论协调则分配训练周期。在NGSIM轨迹数据上的评估表明，MD-WGAN实现了与最先进GAN相当的预测精度，同时显…