Multi-agent deep reinforcement learning for trajectory planning in UAVs-assisted mobile edge computing with heterogeneous requirements

In heterogeneous wireless networks, massive user equipments (UEs) generate computing tasks with time-varying heterogeneous requirements. To improve the service quality, this paper formulates a unmanned aerial vehicles (UAVs)-assisted mobile edge computing (MEC) framework for time-varying heterogeneo...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Computer networks (Amsterdam, Netherlands : 1999) Ročník 248; s. 110469
Hlavní autoři:	Fan, Chenchen, Xu, Hongyu, Wang, Qingling
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.06.2024
Témata:	Counterfactual inference Deep reinforcement learning Mobile edge computing Unmanned aerial vehicle Whale optimization algorithm Deep reinforcement learning Whale optimization algorithm Unmanned aerial vehicle Counterfactual inference Mobile edge computing
ISSN:	1389-1286, 1872-7069
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!