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优化云资源分配：将复发性神经网络与模糊逻辑系统
收到的纸张日期：2024年11月15日纸张接受日期：2024年12月16日纸张出版日期：2024年12月22日摘要该研究重点是通过将经过的神经网络（RNN）与模糊逻辑相结合。该研究的主要目标是通过整合两种方法的最佳云资源预测模型的准确性和解释性。通过将RNN序列预测能力与模糊逻辑的多功能性相结合以更好地分类不确定性管理和持续输出的多功能性来实现目标。模糊成员资格功能，并将其分类为模糊集（低，中和高）。使用指标RMSE，MSE，MAE和R-Squared（R²）对经典RNN和LSTM模型进行了基准与经典的RNN和LSTM模型进行了基准测试。从获得的结果中可以清楚地看出，RNN模糊性能比其他两个模型RNN和LSTM更好，就预测的准确性。RNN模型模型的RMSE = 0.003377，MSE = 1.141，MAE = 0.0023，R²= 0.5308，而RNN模型的RMSE = 0.013437，MSE = 0.013437，MMSE = 1.941，MAE = 0.0123，和R²= 0.39908。RMSE为0.023897，MSE为2.843，MAE为0.0223，R²为0.4308，对于LSTM模型而言，所有这些相对较差。这表明使用RNN模型模型时，资源分配预测可显着改善，在减少误差指标并提高可解释性的同时更适合数据。这为云资源优化的模糊逻辑与RNN的集成增加了价值。这是可以得出结论，RNN中的模糊逻辑增强了其减轻歧义的能力，以获得更容易解释的输出，因此是在动态上下文中优化云资源的更好替代方法。关键字：复发性神经网络（RNN），模糊逻辑系统，RMSE，MAE，MSE。简介云计算技术已成为现代数字时代企业和组织的重要工具，以追求可扩展性，效率和灵活性（Khan等，2022）。随着云计算的日益增长，虚拟机的安装和维护在云环境中变得越来越困难。今天，云计算区域复杂环境中的主要问题包括虚拟机迁移优化和有效的资源提供。传统上，资源分配和VM迁移技术始终产生了资源浪费和性能降解的问题，因为它们主要使用静态规则或手动设置，而这些规则或手动设置实际上是根据云环境中不断变化的趋势（Lin等，2024）进行修改的。因此，涉及云计算的最具挑战性的问题之一是利用新颖的技术工具，因为机器学习优化了虚拟机器迁移和动态资源分配。虚拟机迁移是云计算中最重要的技术之一，遵循该领域的任何人都可以看到它的重要性。简而言之，虚拟机迁移促进了资源的动态变化，实现负载平衡并增强了云环境的一般使用和效率（Yousefi＆Babamir，2024）。虚拟机迁移的第二个优点是它可以在云环境中的缺陷中维护，成长或恢复而不会破坏用户服务。（Ghobaei -Arani等，2018）。这会改善系统的可用性。然而，虚拟机迁移并非没有挑战，包括在迁移过程中的绩效丧失，增加的迁移时间以及在迁移过程中引起的潜在数据一致性问题（Ruan等，2019）。传统的虚拟机迁移和资源分配优化通常取决于人类的设置或静态规则，这些规则和限制了许多缺点和限制。首先，静态规则通常无法对云环境中发生的动态变化做出反应。这意味着分配的资源要么不足或过多，影响
通过联合行动选择在线组合资源分配与任意行动空间
当前的DRL算法通常假设固定数量的可能动作，然后一次选择一个动作，从而使它们在任意较大的空间中的资源分配问题效率低下。顺序操作选择需要为所选的每个操作更新状态，这增加了决策深度，状态空间，不确定性和执行次数。这会影响算法的收敛性并减慢执行速度。此外，当前的DRL算法对于在线资源分配问题的效率不高，因为它们采用固定数量的操作，而任意数量的任务到达数量。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的结合作用选择方法，使DRL算法能够同时从具有任意数量的可能动作的集合中选择一个任意数量的动作的联盟。通过在每个时间步骤做出同时决策，联盟行动选择避免了由多次更新状态更新的顺序决策引起的计算成本和较大的状态空间。我们使用在线组合资源分配问题评估了联盟行动选择和顺序行动选择方法的绩效和复杂性。结果表明，联盟行动选择方法保留了在线组合资源分配问题的各种在线交通需求到达率的最佳离线性能，而顺序动作选择方法的性能随着问题的大小的增加而降低。实验还揭示了联盟行动选择的计算复杂性比顺序作用选择要低得多。
基于图表的MADRL用于无线网络控制系统中的访问控制和资源分配
摘要 - 无线网络控制系统（WNC）通过实现传感器，决策中心和执行器之间的无线协调来彻底改变工业自动化。但是，WNC中效率低下的访问控制和资源分配是限制闭环性能和控制稳定性的两个关键因素，尤其是在光谱和能源资源受到限制时。在本文中，我们首先分析了维持WNC的控制稳定性的最佳调度条件，然后制定一个长期优化问题，该问题可以共同优化边缘设备的访问策略，并在Edge Server中授予策略和资源分配。我们采用Lyapunov优化将长期优化问题分解为一系列独立的子问题，并提出了一个基于基于多代理的多代理深度强化学习算法的异质注意图，该学习算法可以共同优化访问和资源分配策略。通过利用注意力机制将图形表示从异质代理投射到统一的空间中，我们提出的算法促进了异质剂之间的协调，从而增强了整体系统性能。仿真结果表明，我们提出的框架的表现优于几个基准，从而验证了其有效性。
电气工程机器学习的博士学位论文基于未来无线网络的资源分配
有效的资源分配是未来无线网络的关键挑战，尤其是随着用户需求，网络密度和网络复杂性的继续增长。传统上，用户终端的通道状态信息（CSI）用于资源分配。但是，随着网络密度的提高并考虑到移动用户的存在，基于CSI的重新源分配构成了大量的性能开销。这项工作通过利用对用户坐标信息培训的机器学习模式来探讨一种新颖的资源分配方法。具体来说，我们以三种方式制定了源分配问题：（1）调制和编码方案（MCS）运输能力最大化的预测，（2）基于用户位置的噪声限制系统中的资源分配，以及（3）资源分配干扰限制系统以确保公平性，同时最大化Capac-Ity。我们考虑两个用户放置方案进行性能评估：随机下降方案（RDS），其中用户是在传播环境中随机分布的，以及移动性模型方案（MMS），其中用户位置遵循线性轨迹。我们进行广泛的评估，以比较跨关键指标的RDS的数据集，包括训练样本的数量，计算复杂性和模型性能在不同的通道条件和错误的位置信息下。我们的结果表明，通过机器学习适应复杂的无线环境，基于坐标的资源分配了基于坐标的资源分配，从而实现了有效且可扩展的资源位置，同时在动态和不完善的条件下保持稳健的性能。我们提出的基于坐标的资源分配方案与基于CSI的资源分配方案相提并论，在具有变化的散点密度变化的干扰受限系统中至少达到90％的性能。此外，该方案大大优于基于几何资源分配方案，该方案凭直觉地应用了用户的坐标信息来依赖距离的资源分配。MMS数据集用于确定所提出的方案的实现成本，通过考虑一个现实的渠道模型，该模型在系统中持续收集数据样本。使用这种方法，我们将机器学习模型的训练时间，预测时间和记忆足迹进行比较。结果表明，基于坐标的资源分配方案可以可靠地用于有效的资源分配，同时分别为噪声限制和干扰有限的系统产生低至中等的实现成本。本研究强调了机器学习驱动的资源管理对未来无线网络的潜力，为智能，自适应和有效的通信系统铺平了道路。
增长法的可塑性调谐细菌中的资源分配策略
像E一样的细菌。 大肠杆菌在不同的底物上以截然不同的速率生长，但是，这种变异性的理由的理解很少。 不同的增长率已归因于“营养质量”，这是细菌生长定律的关键参数。 然而，尚不清楚营养质量在多大程度上源于基本的生化约束，例如营养素的能量含量，其摄取和分解代谢所需的蛋白质成本，或质膜用于营养转运蛋白的能力。 在这里，我们表明，虽然营养质量确实反映在底物特异性转运蛋白和酶的蛋白质投资中，但至少对于某些“较差”底物而言，这并不是对生长速率的基本限制。 我们表明，可以将Mannose（e最贫穷的”底物之一转动。 大肠杆菌，通过重新设计甘露糖降解所需的Mannos型转运蛋白和代谢酶的染色体启动子来成为“最佳”底物之一。 该结果与以前对许多其他碳源的增长速度提高的观察结果一致。 但是，我们表明，这种更快的增长率是以各种细胞能力为代价的，反映在较长的滞后阶段，较差的饥饿存活率和较低的杂物。 我们表明，在培养基中添加cAMP可以营救这些表型，但施加了相应的增长成本。 而不是基本的生化限制，而是营养质量反映了由特定生态壁ches中进化所影响的资源分配决策，并且可以在必要时迅速适应。像E一样的细菌。大肠杆菌在不同的底物上以截然不同的速率生长，但是，这种变异性的理由的理解很少。不同的增长率已归因于“营养质量”，这是细菌生长定律的关键参数。然而，尚不清楚营养质量在多大程度上源于基本的生化约束，例如营养素的能量含量，其摄取和分解代谢所需的蛋白质成本，或质膜用于营养转运蛋白的能力。在这里，我们表明，虽然营养质量确实反映在底物特异性转运蛋白和酶的蛋白质投资中，但至少对于某些“较差”底物而言，这并不是对生长速率的基本限制。我们表明，可以将Mannose（e最贫穷的”底物之一转动。大肠杆菌，通过重新设计甘露糖降解所需的Mannos型转运蛋白和代谢酶的染色体启动子来成为“最佳”底物之一。该结果与以前对许多其他碳源的增长速度提高的观察结果一致。但是，我们表明，这种更快的增长率是以各种细胞能力为代价的，反映在较长的滞后阶段，较差的饥饿存活率和较低的杂物。我们表明，在培养基中添加cAMP可以营救这些表型，但施加了相应的增长成本。而不是基本的生化限制，而是营养质量反映了由特定生态壁ches中进化所影响的资源分配决策，并且可以在必要时迅速适应。基于这些数据，我们建议营养质量在很大程度上是一种自决的塑料特性，可以通过用于分类代谢性激活基因的蛋白质组群体中专用于特定底物的蛋白质资源的比例来调节。
分配＃5
gattaca问题1。您为什么认为文森特的父亲决定将他命名为“文森特·安东”而不是“安东”？______________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________ 2.“这个孩子就是你，只是你们中的最好的。您可以怀孕一百次，永远不会取得相同的结果。”使用以下术语解释此陈述：DNA和基因。______________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________ ______________________________________________________________________________________ 3.使用下表比较文森特和安东的遗传特征。
分配＃3
问题1。（一次性MAC）回想一下，一次性PAD（OTP）是无条件安全的语义安全密码（也就是说，我们可以证明它安全而无需做任何假设）。在这个问题中，我们构建了一个无条件安全的一次性Mac。一次性Mac是一个Mac，它是针对对手的安全性，该对手最多可以使单个选择的消息查询。对手选择一个消息m∈M;向M发出选定的消息查询，并恢复M的标签t；然后赢得Mac游戏，如果它可以输出有效的消息标签对（M ∗，t ∗），其中（m ∗，t ∗）̸=（m，t）。如果没有对手可以以比1 / | t |更好的概率赢得此游戏，那么Mac是无条件安全的。 。令P为素数，让M：= Z P，K：=（z p）2，t：= z p。考虑以下按（m，k，t）定义的mac（s，v）：
传感器数据如何强化机器人中的AI
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探索学校领导者的经验，分配金融探索学校领导者的经验，分配财务资源来支持技术
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全球供应链沿环境，气候保护和资源保护的成本分配和激励机制
本报告包含项目的第三个工作包的结果。它为棉花，咖啡，咖啡，铁矿石钢和锡施供应链的公司提供了四个路线图，以实施有效的环境和气候保护措施。路线图基于该项目的一部分进行的先前研究的结果以及与从业者和行业专家的一系列访谈和讲习班。每个都包括对环境目标，有效的可持续供应链管理方法和工具的描述，实施的关键参与者，工具之间的互动以及必要的框架条件。他们旨在帮助将以前的工作包中的高级观察结果转化为切实的动作。该报告结束了与所有四个供应链相关的有效方法和工具的总体观察和建议的综合。