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摘要 - 围绕行业5.0的讨论强调了完全相互联系的工业生态系统，将AI和数字双胞胎整合在一起。在这种环境中，工业设备必须与人类工人无缝合作，需要低延迟，高数据速率连接才能实时监控。为了满足这一需求，已经开发了时间敏感的网络（TSN）标准。但是，在动态工业网络中配置TSN会带来挑战。IEEE 802.1Q标准提供了诸如时光塑形器（TAS）之类的机制，以在正确配置时达到确定性延迟。在本文中，我们可以在动态网络中处理TA的配置，例如重新配置生产线以适合生产目标或在生产线中部署新应用程序，从而在网络中添加了新的流。我们的解决方案采用了深入的增强学习（DRL），通过模拟进行了训练和评估，从而适应不断变化的网络条件和动态生产线重新配置。
配置IEEE 802.1q Timeaaware塑造器，并使用深度加固学习
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