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摘要 - 养育学习（FL）提供了没有数据曝光而没有数据的协作学习，但是由于资源和动态条件有限，移动边缘网络（MEC）环境中会出现挑战。本文提供了用于MEC网络的数字双（DT）辅助FL平台，并引发了一种新颖的多FL服务框架，以解决资源动态和移动用户。我们利用DT模型来选择设备调度和MEC资源分配，旨在最大化跨FL服务的实用程序。我们的工作包括用于多-FL服务方案的启发式近似算法，我们还研究了通过动态带宽和移动客户端条件的在线设置。为了适应不断变化的网络条件，我们利用了DTS中的历史带宽数据，并实施了深入的强化学习算法，RA_DDPG，用于自动带宽分配。评估结果表明，与基准算法相比，系统效用的49.8％增加了49.8％，展示了我们方法的有效性。
数字双胞胎辅助联合学习服务通过移动边缘网络
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