【摘 要】
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在无线通信网络环境中,分布式客户端节点在用户隐私保护、数据传输效率、能量利用效率之间较难实现平衡.针对该问题,提出一种结合联邦学习与传统集中式学习的能量与信息管理优化策略.以覆盖性强、适用性广的移动信息采集设备作为学习服务器,将分布分散、资源受限的客户端节点作为学习参与者,通过构建马尔科夫决策模型分析客户端节点在移动信息采集过程中的状态变化和行为模式,同时采用值迭代算法和深度强化学习算法对该模型进行近似求解,获得客户端节点最优的信息传输与能量管理组合策略.仿真结果表明,相比MDP、GRE、RAN策略,该策
【机 构】
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武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉 430063;武汉理工大学 计算机科学与技术学院,武汉 430063;武汉理工大学 交通物联网技术湖北省重点实验室,武汉 430063;南洋理工大学 计算机科
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在无线通信网络环境中,分布式客户端节点在用户隐私保护、数据传输效率、能量利用效率之间较难实现平衡.针对该问题,提出一种结合联邦学习与传统集中式学习的能量与信息管理优化策略.以覆盖性强、适用性广的移动信息采集设备作为学习服务器,将分布分散、资源受限的客户端节点作为学习参与者,通过构建马尔科夫决策模型分析客户端节点在移动信息采集过程中的状态变化和行为模式,同时采用值迭代算法和深度强化学习算法对该模型进行近似求解,获得客户端节点最优的信息传输与能量管理组合策略.仿真结果表明,相比MDP、GRE、RAN策略,该策略的长期效用较高且数据延迟较小,可实现客户端节点在信息传输过程中的数据隐私性、数据可用性与能量消耗之间的最优平衡.
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