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为了处理复杂环境的动态变化,我们应用深度强化学习(DRL)方法,基于双深度Q学习网络(DDQN)开发了一种在线路径规划算法。广泛的仿真结果验证了所提出的基于DRL的路径规划算法在收敛速度和系统奖励方面的有效性。 移动边缘计算(MEC)使得网络边缘的计算能力能够灵活快速地部署创新的应用和服务,为大量物联网设备[1]。有了MEC...
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