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异构无线网络环境下采用多终端协同机制可以在单终端或网络能力有限的情况下提升用户的业务体验,即时性地选择合适的终端和相应的网络成为其中一个关键的问题。为此提出了一种多终端协同机制,将终端与其接入网络看作一个整体称之为虚拟终端单元,采用终端与网络协同选择算法选择一个或多个虚拟终端单元形成协同终端集提供业务。仿真结果表明,多终端协同机制可以在保证业务数据速率的前提下有效地减少能量的消耗。 相似文献
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海量数据驱动未来车联网向智能化演进,计算密集型业务的激增给网络中通信和计算资源的管理带来了极大的挑战。为了解决上述问题,提出了面向边缘智能的车联网通信和计算资源联合管理策略,在考虑各边缘节点内存容量的前提下,通过模型切分将适量计算任务卸载到最优边缘节点,提高任务执行率并降低系统能耗。上述资源联合管理策略可建模为动态优化问题,传统的优化方法难以求解。因此,将人工智能技术应用到边缘计算领域,采用多智能体深度强化学习方法合理分配网络频谱资源和计算资源,提升网络性能。 相似文献
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