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@ a网络及其应用的协同智能管控@ Awang luo ji qi ying yong de xie tong zhi neng guan kong@ d= Collaborative intelligent management and control of networks and their applications@ f宋彤雨, 任婧, 王雄等著@ zeng
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@ a本书共分为7章。第1章介绍网络资源管控模式的发展, 分析网络及其应用的协同决策方法需要解决的两类问题及其挑战, 以及使用深度学习技术应对这些问题的方法, 最后概述了深度学习在网络资源管控中的已有工作。第2章针对DASH业务视频码率调整和带宽资源分配联合优化问题, 介绍一种利用深度学习和监督学习框架的快速求解方案。第3章针对移动边缘计算场景中任务卸载和计算资源分配联合优化问题, 介绍两种基于深度学习和监督学习的快速求解方案。第4章针对移动增强现实业务中的计算资源动态分配问题, 介绍一种利用单智能体深度强化学习的求解方案, 智能体通过对网络中计算资源的分配引导应用调整参数 ; 针对移动增强现实业务中的多应用参数协同调整问题, 介绍一种利用多智能体深度强化学习的求解方案, 各智能体协同进行应用参数调整。第5章针对多联盟链场景下路由和带宽资源动态分配问题, 介绍一种利用多智能体深度强化学习的求解方案, 各智能体首先进行路由规划, 然后由网络层进行带宽资源分配。第6章针对无线传感器网络中动态路由规划问题, 介绍一种利用多智能体深度强化学习的求解方案, 各智能体首先生成用于路由决策的元数据, 然后由网络层产生最终路由方案。第7章对本书内容进行总结, 展望未来可能的研究方向。
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网络及其应用的协同智能管控= Collaborative intelligent management and control of networks and their applications/宋彤雨, 任婧, 王雄等著.-北京：人民邮电出版社，2025.03 192页：图；24cm ISBN 978-7-115-65569-1：CNY129.80 本书共分为7章。第1章介绍网络资源管控模式的发展, 分析网络及其应用的协同决策方法需要解决的两类问题及其挑战, 以及使用深度学习技术应对这些问题的方法, 最后概述了深度学习在网络资源管控中的已有工作。第2章针对DASH业务视频码率调整和带宽资源分配联合优化问题, 介绍一种利用深度学习和监督学习框架的快速求解方案。第3章针对移动边缘计算场景中任务卸载和计算资源分配联合优化问题, 介绍两种基于深度学习和监督学习的快速求解方案。第4章针对移动增强现实业务中的计算资源动态分配问题, 介绍一种利用单智能体深度强化学习的求解方案, 智能体通过对网络中计算资源的分配引导应用调整参数 ; 针对移动增强现实业务中的多应用参数协同调整问题, 介绍一种利用多智能体深度强化学习的求解方案, 各智能体协同进行应用参数调整。第5章针对多联盟链场景下路由和带宽资源动态分配问题, 介绍一种利用多智能体深度强化学习的求解方案, 各智能体首先进行路由规划, 然后由网络层进行带宽资源分配。第6章针对无线传感器网络中动态路由规划问题, 介绍一种利用多智能体深度强化学习的求解方案, 各智能体首先生成用于路由决策的元数据, 然后由网络层产生最终路由方案。第7章对本书内容进行总结, 展望未来可能的研究方向。 ●
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[索取号:TP393.07/S775]
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