多代理人深度強化學習在 V2X 網路中之多樣性和擴展性議題研究;Harnessing Diversity and Scalability for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in V2x Networks

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題名:	多代理人深度強化學習在 V2X 網路中之多樣性和擴展性議題研究;Harnessing Diversity and Scalability for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning in V2x Networks
作者:	黃志煒
貢獻者:	國立中央大學通訊工程學系
關鍵詞:	車聯網;資源分配;增強式學習;深度學習;遷移式學習;部分可觀測馬可夫模型;V2X;resource allocation;reinforcement learning;deep learning;transfer learning;POMDP
日期:	2023-07-17
上傳時間:	2024-09-18 14:47:36 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會
摘要:	透過深入了解多代理人深度增強式學習核心技術研究，提出領先且可行之車聯網資源管理方法，並做為進一步研究 V2X 服務之重要參考，提供次世代車聯網應用之技術根基，提升整體交通品質。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[通訊工程學系] 研究計畫

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