UAIS实验室一项研究成果入选ESI热点论文

2021年11月12日,根据ESI数据库显示,实验室课题组胡斌教授发表于《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》期刊上的论文“Joint Computing And Caching In 5G-envisioned Internet Of Vehicles: A Deep Reinforcement Learning-based Traffic Control System”同时入选ESI 0.1%热点论文和ESI 1%高被引论文。

该研究设计了一种迁移感知的车联网联合资源分配策略。考虑车辆的移动性和车联网的时变性构建一个集成通信、计算和缓存功能的车辆资源分配架构。然后,将任务调度和资源分配决策建模成一个联合优化问题来最大化网络运营商效益;通过在优化目标中添加惩罚函数,使得其能在用户体验质量和网络性能之间进行权衡。最后,设计了一种基于Actor-Critic架构的深度强化学习方法对问题进行高效求解;基于杭州真实交通流数据的仿真实验结果表明本文提出的策略和基准方法相比表现更为优异,能够大幅提升车联网服务性能。

图1 智能化迁移感知资源分配模型

图2 策略收敛性分析

ESI热点论文是指近2年内发表且在近2个月内被引次数排在相应学科领域全球前0.1%以内的论文;ESI高被引论文是指近10年内发表且被引次数排在相应学科领域全球前1%以内的论文。ESI已成当今世界范围内普遍用以评价高校、学术机构、国家或地区国际学术水平及影响力的重要评价指标工具之一。