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基于强化学习的算力资源度量方法

夏天豪夏长清潘昊许驰金曦

燕山大学学报2023，Vol.47Issue(3)：246-254,9.

燕山大学学报2023，Vol.47Issue(3)：246-254,9.DOI:10.3969/j.issn.1007-791X.2023.03.008

Computational power resource measurement method based on reinforcement learning

夏天豪 ¹夏长清 ²潘昊 ³许驰 ²金曦²

作者信息

1. 沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳 110142||中国科学院网络化控制系统重点实验室,辽宁沈阳 110016||中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳 110016||中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳 110169
2. 中国科学院网络化控制系统重点实验室,辽宁沈阳 110016||中国科学院沈阳自动化研究所,辽宁沈阳 110016||中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳 110169
3. 沈阳化工大学信息工程学院,辽宁沈阳 110142
折叠

边缘计算/资源量化/算力度量/工业互联网/深度Q网络

信息技术与安全科学

夏天豪,夏长清,潘昊,许驰,金曦..基于强化学习的算力资源度量方法[J].燕山大学学报,2023,47(3):246-254,9.

国家重点研发计划资助项目(2018YFB1700200) （2018YFB1700200）

国家自然科学基金资助项目(61903356,61972389,62022088,62133014,62173322,U1908212) （61903356,61972389,62022088,62133014,62173322,U1908212）

辽宁省自然科学基金资助项目(2020-MS-034,2019-YQ-09) （2020-MS-034,2019-YQ-09）

中国博士后科学基金资助项目(2019M661156) （2019M661156）

中央引导地方科技发展资金(自由探索类基础研究)资助项目(2022JH6/100100013) （自由探索类基础研究）

中国科学院青年创新促进会资助项目(2020207) （2020207）

OA北大核心CSTPCD

ISSN：1007-791X

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