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Time-Sensitive Networking
Time-Sensitive Networking
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新的MARL框架大幅缩短边缘计算中XR流量延迟
研究人员开发了一种新的多智能体强化学习（MARL）框架，用于改善时间敏感型网络（TSN）环境中的流量调度，特别适用于移动边缘计算（MEC）中的扩展现实（XR）等应用。提出的异构智能体近端策略优化（HAPPO）算法将每个TSN队列建模为一个可以与其他队列协调的独立智能体。该方法旨在解决动态流量条件下静态调度方法的局限性。模拟显示，该MARL框架将平均帧等待时间减少了高达26.8%，最坏情况延迟减少了约16.8%。
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新型多智能体Transformer优化TSN网络中的XR流量调度
研究人员开发了一种新颖的多智能体Transformer（MAT）方法，用于优化时间敏感网络（TSN）和移动边缘计算（MEC）环境中的扩展现实（XR）应用的流量调度。该方法通过代理注意力模拟队列间依赖性，解决了现有强化学习技术的局限性，从而实现异构XR应用之间的隐式协调。仿真结果表明，延迟最多可降低71.42%，失败率最多可降低83.2%，同时在所有队列中保持高可靠性，取得了显著的改进。