【摘 要】
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为了提高分布式机器学习训练的性能,提出了一种计算节点的激励策略.首先,分别建立了计算节点效用最大化问题和服务器成本最小化问题,并设计了最优算法对优化问题进行求解.面对网络的动态性和计算节点的隐私保护需求,提出了一种基于深度强化学习的激励策略,该策略可以自动学习最佳的定价策略.最后使用真实的移动轨迹数据集进行实验,以评估本策略的性能.实验结果表明,与现有的算法相比,本策略具有优越性.
【机 构】
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安徽广播电视大学滁州分校,安徽滁州239000
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为了提高分布式机器学习训练的性能,提出了一种计算节点的激励策略.首先,分别建立了计算节点效用最大化问题和服务器成本最小化问题,并设计了最优算法对优化问题进行求解.面对网络的动态性和计算节点的隐私保护需求,提出了一种基于深度强化学习的激励策略,该策略可以自动学习最佳的定价策略.最后使用真实的移动轨迹数据集进行实验,以评估本策略的性能.实验结果表明,与现有的算法相比,本策略具有优越性.
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