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无线网络中资源约束多类调度的深度加固学习
摘要 - 在此处考虑了动态无线设置中多类调度的问题，其中可用有限的带宽资源分配以处理随机服务需求到达，而在有效载荷数据请求，延迟公差和重要性/优先级方面属于不同类别。除了异质流量外，另一个重大挑战还来自由于时间变化的沟通渠道而导致的随机服务率。现有的调度和资源分配方法，范围从简单的贪婪启发式和受限优化到组合设备，是针对特定网络或应用程序配置量身定制的，通常是次优的。在此帐户中，我们求助于深入的增强学习（DRL），并提出了分配深层确定性策略梯度（DDPG）算法，并结合了深度设置以解决上述问题。此外，我们提出了一种使用决斗网络的新颖方式，这将进一步提高绩效。我们所提出的算法在合成数据和实际数据上都进行了测试，显示了对组合和优化的基线方法的一致增长，以及状态调度计划指标。我们的方法可以使用Knapsack优化的功率和带宽资源降低13％的功率和带宽资源。
小型开放经济体中资产市场参与度和货币政策有限
有限资产市场参与 (LAMP) 和贸易开放是所有现实世界经济体的关键特征。我们研究了具有 LAMP 的小型开放经济模型中的均衡确定性和最优货币政策。如果资产市场参与度足够低，那么有关政策惯性稳定效益的传统观点可能会被推翻，无论名义利率是否受到零下限的限制。与最近的研究相反，贸易开放可以在 LAMP 经济体中发挥重要的稳定作用。最优货币政策被推导为一条稳健的永恒规则，其中最优利率惯性水平取决于贸易开放程度。结果表明，对于标准经济体，最优规则是超惯性的，而对于 LAMP 经济体，惯性程度明显较低，且不是超惯性的。
有关使用创新和发展基金中资源的指令，用于筹集旨在Incormation>的研究项目
1个寻求申请赠款的启动项目必须实现有关其知识产权（IP）的关键先决条件。具体来说，申请人必须在申请赠款之前通过正式的发明披露向知识和技术转移服务（KTT）披露其技术。通过发明披露表（表格）进行的此披露是必须在申请赠款之前完成的强制性步骤。这种知识产权必须源于UNIFR的整体或部分。该表格可在KTT网站上找到。
使用机器学习的物联网中资源分配的审查
I.简介物联网（IoT）网络中的资源分配就像管理一个大型聚会，在那里您为许多客人提供了有限的零食和饮料。您想确保每个人都能得到足够的时间而不会太快耗尽或浪费任何东西。在物联网网络中，这涉及在不同设备（聚会上的“访客”）之间分发数据处理能力，内存和网络带宽之类的内容。目标是有效地使用这些资源，以便所有设备都可以很好地运行，而无需超载系统或导致延迟n。该策略旨在通过使用机器学习算法来实时和实时管理资源。工业互联网或物联网，通过促进自动化流程，数据交互和无缝沟通的工业设备和系统的运作方式彻底改变了。众多网络设备，传感器和设备在物联网的背景下共同收集，处理和传输数据，提高盈利能力，有效性和决策能力。，但是随着物联网部署的越来越大，越来越优雅，有效地分配资源已成为一个至关重要的问题。在物联网系统中动态分发和控制资源的过程，包括作为处理器，存储，带宽和能量，被称为动态资源分配。动态资源分配可以实时调整整个系统的要求和情况，通常是根据预设配置分配资源。这种灵活性对于物联网至关重要，因为工作负载波动，网络情况和系统需求可能会导致资源可用性和需求的快速变化。物联网中可变资源分布的主要目的是最大化资源消耗并提高系统的效率。反应性资源分配可确保资源有效地利用资源，通过根据实时需求智能分发资源来减少废物并提高整体系统效率。物联网系统变得更加可靠，适应性，并且可以快速响应。此外，物联网的动态分配有助于改善对变化条件和工作量趋势的反应。由于物联网系统经常在数据量，处理需求和网络环境中遇到变化，因此动态分配资源的能力使系统能够根据需求调整资源水平，保证峰值性能并始终有效利用资源。现在可以在机器学习算法的帮助下有效地解决IoT中不断分配资源的困难。物联网系统可能会预期对资源的需求，确定数据趋势，并通过利用机器学习算法来评估历史数据和当前数据，从而明智地分配资源。考虑到工作负载模式，能源使用和系统性能测量等变量，机器学习模型能够适应不断变化的环境并优化资源策略的分布。本文是四个部分，其中第一部分在物联网网络中引入资源分配是有效操作的关键方面。第二部分根据机器学习算法提供了在物联网中完成的工作。第三部分描述了有效资源分配的挑战和要求，并讨论了动态资源分配的机器学习技术。使用协作学习的第四部分任务卸载，最后一部分总结了评论中的关键发现，并强调了有效资源分配对IoT网络性能的重要性。
5G绿色通信系统中资源共享的能源知识调度模型的智能绩效优化芬兰新兴电池行业的见解
抽象的电池生产在欧洲的流动性和生产设施的电气化中起着至关重要的作用，预计将来将在欧洲价值链中发挥重要作用。但是，能源过渡的新趋势提出了一个问题，即单个地点和地区如何利用这些发展并根据其现有能力和资产进行多层次过渡。本文的目的是通过研究基于位置的因素及其与过渡水平的各种相互作用来推进过渡文献地理学中过渡空间概念的新生理论。作者研究了位于芬兰Vaasa地区的Gigavaasa电池工厂现场的持续开发，以探索哪些因素在过渡中最相关，并且这些因素表现出了哪些过渡水平。结果表明，基于位置的因素与过渡空间中的不同过渡水平相连，从而增强了其利用过渡途径的可能性。作者得出的结论是，战略计划和动员系统机构利益相关者的能力构成了成功过渡空间管理的关键起点。
使用机器学习云计算中资源利用的预测
摘要：在当今的现代计算基础架构中，云计算已成为一个关键范式，可提供可伸缩性和灵活性，以满足各种特定应用程序的需求。在云设置内保持最佳性能和成本效益仍然是一个重大问题，最重要的挑战之一是有效的资源利用。需要一个资源利用预测系统来帮助资源分配者提供最佳资源分配。在这种动态资源利用率中很难进行准确的预测。机器学习技术的应用是该研究项目的主要重点，旨在预测云计算系统中的资源利用。数据集GWA-T-12位比特脑提供了时间戳，CPU使用，网络传输吞吐量和Microsoft Azure Traces的数据提供了云服务器的CPU使用数据。使用基于CPU利用率的VM工作负载，使用了机器学习模型，例如线性回归，决策树回归，梯度增强回归和支持向量回归。除了这些，还在我们的方法中评估了深度学习模型，例如长期短期记忆和双向长期记忆。与其他模型相比，在CPU利用率和网络传输吞吐量方面，由于其R2得分接近1，因此，双向长期记忆方法与其他模型相比被认为更有效，因此可以产生更准确的结果。
多波段光学网络中资源分配的深度加固学习
近年来，全球数据流量已经快速增长，这给现有的光网基构成带来了负担。为了解决这个问题，在部署的光网络中对多波段（MB）传输的开发已成为一种有前途的解决方案，以增加网络容量并满足对更多带宽需求的激增，同时进行/推迟租赁/滚动的额外纤维的需求[1]。然而，随着MB光网络的优势，新的挑战带来了新的挑战。随着可用频谱资源的增加，由于需要考虑多个频带，大量的通道数量明显更大，并且不同频段之间的通道之间的性能差异更大，因此网络设计和操作复杂性会增长。这种增加的复杂性会影响路由和频谱分配（RSA），这是控制网络和维持有效资源的最关键任务之一。传统的RSA算法，例如用于频谱分配的路由和首次拟合（FF）等传统的RSA算法（K -SP），已在商业部署中得到广泛研究和通过。最近，已经考虑使用机器学习（ML）技术来替换/补充传统的RSA算法，尤其是在具有大量源和非简单物理层约束的复杂系统中，如MB光学网络中所存在的那样。深钢筋学习（DRL）[2]，[3]可以是RSA的有趣解决方案，因为它的学习能力
在能源收获驱动的无线身体区域网络中资源分配的参与者批评方法
摘要：无线身体区域网络（WBAN）是一种提供对健康参数的连续监视的网络。满足WBAN服务质量（QoS）的关键限制之一是植入人体中传感器的能量有限。能量收集（EH） - 动力的WBAN是一种范式，从周围环境中收集功率来克服传感器的能量约束。但是，在学习最佳资源分配策略时，需要优化传感器的EH状态的异质和时变性质。在本文中，我们提出了一个参与者批判性的（AC）深钢筋学习（DRL），以使用传感器的能量约束来优化传输模式，继电器选择，传输功率和时间插槽，以提高支持EH支持的WBAN的能源效率。模拟结果表明，所提出的AC技术可以有效地学习最佳资源分配策略，并在平均交付概率和能源效率方面提高绩效。
安全游戏中资源受限代理的战略发挥
许多研究表明，人类具有“可预测的非理性”特征：他们不会以完全理性的方式行事，但他们偏离理性行为的行为却相当系统化。我们的目标是看看我们能在多大程度上解释和证明这些偏差是理性但资源有限的代理在考虑到其局限性的情况下尽力而为的结果。我们重点研究了护林员-偷猎者游戏，其中护林员试图保护一些地点免遭偷猎。我们通过将偷猎者和护林员建模为概率有限自动机 (PFA) 来捕捉计算限制。我们表明，有了足够大的内存，PFA 可以学会玩博弈中的纳什均衡 (NE) 策略并获得 NE 效用。然而，如果我们限制记忆，我们就会得到更多“类似人类”的行为，例如概率匹配（即访问与犀牛出现的概率成比例的站点），以及避开结果不好的站点（例如，偷猎者被护林员抓获），我们在 Amazon Mechanical Turk 上进行的实验中也观察到了这些行为。有趣的是，我们发现添加概率匹配和增加重要事件（如被抓获）等类似人类的行为实际上可以提高性能，表明这种看似不合理的行为可能非常合理。