Журнал СФУ. Техника и технологии / Энергоэффективная обучаемая модель динамической ставки для будущей беспроводной сети

Полный текст (.pdf)
Номер
Журнал СФУ. Техника и технологии. 2019 12 (1)
Авторы
Олоиеде, Абдулкарим; Фарук, Насир; Олавоин, Лукман; Белло, Олаивола В.
Контактная информация
Олоиеде, Абдулкарим: Департамент телекоммуникационных наук Университет Илорин Илорин, Нигерия; Фарук, Насир: Департамент телекоммуникационных наук Университет Илорин Илорин, Нигерия; Олавоин, Лукман: Департамент телекоммуникационных наук Университет Илорин Илорин, Нигерия; Белло, Олаивола В.: Департамент информационных и коммуникационных наук Университет Илорин Илорин, Нигерия
Ключевые слова
Q Reinforcement Learning; Spectrum Auction; Dynamic Spectrum Access; Bayesian Learning; Q-обучение; аукцион частот; динамический доступ к спектру; Байесовский вывод
Аннотация

В статье представлена энергоэффективная обучающая модель аукциона частот, основанная на его динамическом процессе. Предложенная модель обучения базируется на искусственном интеллекте. Рассмотрены требования по установлению цены предложения на основе информации о предыдущих ставках других пользователей в системе. Применяя Q-обучение, можно сократить количество потребляемой энергии за файл, отправленный для пользователей обучения. Описаны изменения традиционного процесса Q-обучения и объединение его с Байесовским обучением из-за недостатков Q-обучения. Это помогает ускорить процесс поиска, тем самым уменьшая потребление энергии системой

Страницы
113-125
Статья в архиве электронных ресурсов СФУ
https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/71357

Лицензия Creative Commons Эта работа лицензируется по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0).