14、基于QMIX的社交延迟容忍网络路由策略解析

基于QMIX的社交延迟容忍网络路由策略解析

在当今复杂的网络环境中,社交延迟容忍网络(DTN)的路由问题一直是研究的热点。本文将详细介绍基于QMIX的社交DTN路由策略,包括社区检测、Dec - POMDP模型和合作多智能体强化学习协议等关键内容。

社区检测

社区检测在社交DTN中起着重要作用,它能够将网络中的节点划分为不同的社区,从而提高路由效率。为了实现这一目标,我们引入了一种改进的启发式连续迭代算法,用于模块化收敛。

  • 模块化函数 :模块化函数用于衡量社区划分的质量,它可以描述社区内部的凝聚力和社区之间的差异。其表达式为:
    [
    Q = \frac{1}{2n} \sum_{i,j} \left[ A_{ij} - \frac{s_is_j}{2n} \right] \cdot \delta(C_i, C_j) = \frac{1}{2n} \sum_{C} \left[ \sum_{in} - \frac{(\sum_{tot})^2}{2n} \right]
    ]
    其中,$A$ 是邻接矩阵,$A_{ij}$ 表示节点 $i$ 和节点 $j$ 之间的边的权重,具体指的是两者之间的连接持续时间。$s_i$ 表示与节点 $i$ 相连的所有边的权重之和,$n$ 是所有边的权重之和的一半,$\delta(C_i, C_j)$ 表示节点 $i$ 和节点 $j$ 是否在同一个社区。

  • 快速展开算法 :为了最大化模块化,我们引入了快速展开算法。在更新模块化值时,我们设置了一个阈值,以加速启发式算法的收敛,并避免将离群

相关推荐

QMIX:用于深度多智能体强化学习的单调值函数分解

QMIX:用于深度多智能体强化学习的单调值函数分解Abstract 摘要在许多现实世界中,一组代理必须协调他们的行为,同时以分散的方式行事。与此同时,通常可以在模拟或实验室环境中以集中方式训练代理,其中可以获得全局状态信息并解除通信约束。学习以额外状态信息为条件的联合动作值是利用集中式学习的一种有吸引力的方法,但提取分散式策略的最佳策略尚不清楚。我们的解决方案是QMIX,这是一种新颖的基于价值的方法,可以以集中的端到端方式训练分散的策略。

wq6qeg88的博客 2241

【QMIX】一种基于Value-Based多智能体算法

文章目录1. QMIX 解决了什么问题(Motivation)2. QMIX 怎样解决团队收益最大化问题(Method)2.1 算法大框架 —— 基于 AC 框架的 CTDE(Centralized Training Distributed Execution) 模式 QMIX 是一种基于 Value-Based 的多智能体强化学习算法(MARL),其基本思想来源于 Actor-Critic 与 DQN 的结合。使用中心式学习(Centralized Learning)分布式执行(Distributed

qq_38638132的博客 9861

多智能体强化学习QMIX论文笔记

本文首发于https://zhuanlan.zhihu.com/p/327129657,欢迎关注知乎专栏https://www.zhihu.com/column/c_1317610869467709440,不定期更新多智能体强化学习相关的论文 QMIX:Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-agent Reinforcement Learning QMIX是多智能体强化学习中比较经典的算法之一,其在DQN类的值函数强化学习的基础上进行改进

如风是小魔王 2060

[经典论文分享]QMIX: 基于值学习的多智能体强化学习协作算法

1 背景 在多智能体强化学习中有两个重要的问题,一是如何学习联合动作值函数,因为该函数的参数会随着智能体数量的增多而成指数增长;二就是学习到了联合动作值函数后,如何提取出一个合适的分布式的策略。这两个问题导致单智能体强化学习算法,如Q-learning,难以直接应用到多智能体系统中。Rashid提出了QMIX多智能体算法,基于Q-learning和VDN的启发,从上述两个问题角度提升marl算法的准确度。 论文原文:QMIX: Monotonic Value Function Factorisation f

普通攻击往后拉的博客 7302

QMIX:用于深度多智能体强化学习的单调值函数分解

多智能体强化学习-QMIX 论文名称:QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning 01 介绍 在多智能体强化学习中一种比较典型的学习模式为中心式训练,分布式执行,即在训练时利用所共享的信息来帮助更有效的分布式执行。然而,围绕如何最好地利用集中培训仍然存在着许多挑战。 其中一个挑战是如何表示和使用大多数强化学习方法学习的动作值函数。一方面,正确地捕捉主体行为的影响,需要一个集中

dmj3214的博客 2478

QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning笔记

QMIX: Monotonic Value Function Factorisation for Deep Multi-Agent Reinforcement Learning 1. 论文讲了什么/主要贡献是什么 在多代理强化学习中,存在代理单独计算价值函数和完全集中计算价值函数两种方式,前者存在不稳定的问题,后者存在可扩展性差的问题(维度灾难)。作者在介于两者之前的VDN算法的基础上,对从单代理...

Melody1211的博客 2664

15、智能交通控制中的路由算法研究

本文探讨了智能交通控制中两种创新的路由算法:QMIX辅助路由算法和基于学习的域内QoS路由方法。QMIX算法在基于社交的延迟容忍网络(DTN)中表现出色,通过多智能体协作提高了数据包交付率,降低了平均延迟和开销比。与传统路由方法相比,基于学习的域内QoS路由方法引入了节点向量,结合深度学习技术,提供了更高的灵活性和适应性,能够满足不同的QoS需求。文章通过实验配置和性能分析,验证了两种方法在真实数据集上的有效性,为未来智能交通系统中的路由优化提供了新思路。

code8的博客 100

SiLan_EAP_AOI_Test_Case.xlsx

SiLan_EAP_AOI_Test_Case.xlsx

制造业重点关注的17个Agent智能体落地场景方案.pptx

制造业重点关注的17个Agent智能体落地场景方案.pptx

科技中介服务机构如何构建智能化服务平台以提升服务效率与专业度?.docx

科技中介服务机构如何构建智能化服务平台以提升服务效率与专业度?

【人工智能工程】完结JEV 决策大模型实战,让 AI 从会聊天到能决策

内容概要:本文介绍了JEV决策大模型的核心理念与工程实践,强调将其作为“快判断”层从通用大模型中剥离使用。JEV不生成文本,而是针对明确的状态和问题,输出结构化、带概率的决策结果,适用于高频、原子化的判断任务。文章详细阐述了JEV的工作机制、与通用大模型的本质区别、典型应用场景(如Agent工具路由)、questions的设计方法、能力边界以及兜底机制的重要性,并指出其在成本、延迟和输出确定性方面的优势。; 适合人群:具备一定AI工程实践经验的研发人员、系统架构师,尤其是正在构建Agent、自动化决策系统或优化大模型调用链的技术团队;; 使用场景及目标:①优化高频、轻量级判断任务(如工单分类、内容初筛、RAG相关性判定)的效率与成本;②实现主模型与决策模块的职责分离,提升系统整体稳定性与可维护性;③学习如何设计高质量的判断问题与概率校准机制; 阅读建议:此资源聚焦于决策模型的工程化落地,建议结合实际业务中的判断流程进行POC验证,重点关注questions设计、阈值校准与兜底策略的构建,避免盲目神化JEV的能力。

塔式熔盐光热朗肯循环电站建模及Simulink仿真研究

内容概要:本文围绕塔式熔盐光热朗肯循环电站的建模与Simulink仿真展开系统性研究,重点构建了太阳能集热场、熔盐储热系统及朗肯循环发电单元的数学模型,并基于Simulink平台搭建了完整的集成化仿真系统。研究深入分析了系统的能量转换机制、热力循环特性与动态响应行为,通过设置不同太阳辐照强度、负载变化等工况进行仿真,验证了系统在变工况条件下的运行稳定性与调节能力。同时,系统探讨了熔盐流量、储热容量、换热器效率等关键参数对电站整体热效率与输出功率的影响规律,提出了优化运行策略与参数匹配方案,旨在提升光热电站的能量利用率、运行灵活性与供电可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、热力学或新能源工程背景,从事光热发电、综合能源系统建模与仿真的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于塔式光热电站的教学演示与原理讲解,帮助学生理解光-热-电转换全过程;②为光热系统的设计优化、动态性能评估、控制策略开发(如温度控制、功率调节)提供高保真仿真平台与数据支撑;③支持新型储热调度策略与系统集成方案的验证与测试。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型文件同步操作,深入理解各子系统模块(如集热场、储罐、蒸汽发生器、汽轮机等)的建模逻辑与参数设置方法,重点关注能量流、质量流与控制信号的耦合机制,可进一步在此基础上开发先进控制算法或进行多能互补系统集成研究。

Android应用开发从零到一:基于Kotlin与Jetpack Compose的完整实践指南

移动应用开发的核心在于构建一个架构清晰、可维护且可扩展的应用基础。理解应用架构的原理,如关注点分离和数据驱动UI,是实现高质量应用的关键技术价值。在现代Android开发中,Kotlin语言凭借其空安全特性和协程,能有效提升代码的健壮性与开发效率。Jetpack Compose作为声明式UI框架,代表了UI开发的未来方向,与Kotlin协程深度集成,简化了复杂交互界面的构建。这些技术共同服务于个人任务管理、企业工具等多种应用场景。本文以构建一个完整的个人任务管理应用为例,系统阐述从环境搭建、UI构建、数据持

weixin_32667955的博客 313

寒武纪AI芯片业务解析:从云端到边缘,如何布局智能计算未来?

本文深入解析了寒武纪在AI芯片领域的业务布局,重点探讨了其从云端到边缘的智能计算战略。文章分析了寒武纪云端“思元”系列芯片如何作为数据中心的高性能计算基石,以及思元220等边缘芯片如何满足碎片化场景的低功耗实时处理需求。同时,也阐述了其IP授权业务模式与技术生态构建,揭示了寒武纪在激烈市场竞争中,通过软硬件全栈方案布局智能计算未来的核心路径。

weixin_29271053的博客 405

HighScore3.0实战指南:XRD物相分析从入门到精通(持续更新版)

本文提供HighScore3.0软件进行XRD物相分析的完整实战指南。从软件设置、数据导入、背景扣除、寻峰等预处理步骤,到核心的Search & Match物相搜索匹配、Rietveld精修定量,以及结果输出与常见问题排查,系统讲解了从入门到精通的全流程操作与核心技巧,帮助用户高效完成材料物相鉴定与分析工作。

weixin_29310605的博客 1046

苹果生态最佳搭档:Mac mini + OpenClaw + iPhone 远程控制

本文详细介绍如何通过iPhone远程控制Mac mini上的OpenClaw应用,打造高效苹果生态工作流。内容包括:1) 苹果生态整合优势,包括AirDrop、Handoff等功能对比;2) Mac mini配置步骤,涵盖SSH/VNC设置、网络优化及Docker部署OpenClaw;3) iPhone端SSH/VNC客户端选择与Tailscale内网穿透配置;4) 详细SSH密钥设置与连接测试方法。通过这套方案,用户可实现跨设备无缝控制OpenClaw应用,提升远程工作效率。(149字)

一键难忘的博客 796

图文详解Trae配置Java开发环境

本文介绍了Trae开发工具的安装配置流程:首先从官网下载安装Trae,然后安装Java开发所需的Extension Pack for Java和Spring Boot Extension Pack插件。关键步骤包括修改settings.json配置文件,需指定JDK路径、Maven可执行文件路径和用户设置文件路径。所有操作均配有图示说明,并强调要替换为实际电脑路径。

谷哥的小弟 6003

【AI】获取各类AI大模型api-key的快速教程(OpenAI、Gemini、Claude、DeepSeek)

【AI】获取各类AI大模型api-key的快速教程(OpenAI、Gemini、Claude、DeepSeek)

funfan的博客 3019

【DRAM存储器五十六】LPDDR5介绍--WCK2CK Leveling和Read gate training

简述LPDDR5 WCK2CK leveling和read gate traning基本原理与操作步骤

highman110的博客 8795

K8s-K8s部署Zookeeper+Kafka+ELFK+持久化数据

K8s环境下容器化部署`Zookeeper+Kafka+ELFK`日志收集系统

✅ 专注企业级 Linux/DevOps 运维的实战派 ✅ 已输出上百篇可落地方案 ✅ Shell 脚本开箱即用 ✅ K8s/YAML 环境验证 ✅ 故障排查链路完整复现 1916

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

上一篇: 48、微电路模块数字车间与相控阵雷达温湿度控制系统设计
下一篇: 2、电子全球化与数字经济:网络空间的深度剖析
code8
博客等级 码龄17年 65粉丝 1720原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值