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在无线通信网络环境中,分布式客户端节点在用户隐私保护、数据传输效率、能量利用效率之间较难实现平衡。针对该问题,提出一种结合联邦学习与传统集中式学习的能量与信息管理优化策略。以覆盖性强、适用性广的移动信息采集设备作为学习服务器,将分布分散、资源受限的客户端节点作为学习参与者,通过构建马尔科夫决策模型分析客户端节点在移动信息采集过程中的状态变化和行为模式,同时采用值迭代算法和深度强化学习算法对该模型进行近似求解,获得客户端节点最优的信息传输与能量管理组合策略。仿真结果表明,相比MDP、GRE、RAN策略,该策略的长期效用较高且数据延迟较小,可实现客户端节点在信息传输过程中的数据隐私性、数据可用性与能量消耗之间的最优平衡。 相似文献
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在无线通信网络环境中,分布式客户端节点在用户隐私保护、数据传输效率、能量利用效率之间较难实现平衡。针对该问题,提出一种结合联邦学习与传统集中式学习的能量与信息管理优化策略。以覆盖性强、适用性广的移动信息采集设备作为学习服务器,将分布分散、资源受限的客户端节点作为学习参与者,通过构建马尔科夫决策模型分析客户端节点在移动信息采集过程中的状态变化和行为模式,同时采用值迭代算法和深度强化学习算法对该模型进行近似求解,获得客户端节点最优的信息传输与能量管理组合策略。仿真结果表明,相比MDP、GRE、RAN策略,该策略的长期效用较高且数据延迟较小,可实现客户端节点在信息传输过程中的数据隐私性、数据可用性与能量消耗之间的最优平衡。 相似文献
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压气机在运行过程易受到砂石等外来物冲击,致使叶片产生轻微损伤,进而导致气动性能下降。本文以某轴流压气机进口级静子中基元级为研究对象,利用数值模拟方法分析了“凹坑”型损伤尺寸、位置对压气机叶片基元级性能的影响规律,揭示了叶型损伤对边界层流动演化的影响机制。研究表明:随损伤位置向前缘靠近,叶型性能恶化程度呈非线性增大;损伤特征尺寸可以影响边界层转捩的形式,进而影响叶型损失;型面损伤增强了边界层流体与主流区的掺混程度,使损伤区域附近边界层流体动能增强,进而影响分离泡转捩位置,在特定条件下可以减小叶型损失。 相似文献
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