国防旅行系统 (DTS) 允许您生成报告,该报告汇集了旅行证件和个人资料内容中各种类别的数据。报告调度程序是监控和管理组织的旅行计划以及支持旅行合规性审计的重要工具。数据下载在完成后最多可保存 7 天。7 天后,DTS 会从请求的报告列表中删除该报告。如果您仍然需要这些信息,只需重新运行报告即可。
摘要 - 在本文中,我们提出了一种新型的调度方案,以确保单跳无线网络的每包延迟,以延迟关键应用程序。我们考虑了几类具有不同延迟要求的包装,高级数据包在成功传输后产生高实用性。考虑到竞争数据包之间延迟的相关性,我们应用了延迟范围的概念,并为调度决策引入了新的输出增益功能。特别是,选择数据包的选择不仅要考虑其输出增益,还考虑了其他数据包的延迟范围。在这种情况下,我们制定了一个多目标优化问题,旨在最小化平均队列长度,同时在保证每包延迟的约束下最大化平均输出增益。然而,由于环境的不确定性(例如,时变通道条件和随机数据包到达),使用传统的优化技术解决此问题是困难的,而且通常是不切实际的。我们开发了基于深入的增强学习(DRL)的框架来解决它。特别是,我们将原始优化问题分解为一组标量优化子问题,并将它们都作为部分可观察到的马尔可夫决策过程(POMDP)。然后,我们求助于基于双重Q网络(DDQN)的算法,以学习每个子问题的最佳调度策略,这是CanoverComethelarge-ScalestatesPaceAstatesPaceAndredCeanDreduceq-valueoveres-timation。仿真结果表明,我们提出的基于DDQN的算法在奖励和学习速度方面优于常规Q学习算法。此外,与其他基准方案相比,我们提出的调度方案可以显着减少平均延迟和延迟中断率。
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