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J-GLOBAL ID：202402215741719712   整理番号：24A0865427

マルチエージェント深層強化学習によるモバイルエッジコンピューティングに対するパフォーマンス改善

Performance Improvement for Mobile Edge Computing with Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

著者 (2件)： 鈴木公平 (早稲田大 基幹理工) ,  菅原俊治 (早稲田大 基幹理工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 123  号： 405(AI2023 37-43)  ページ： 31-36 (WEB ONLY)  発行年： 2024年02月23日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

シソーラス用語： *学習 ,  *マルチエージェントモデル ,  *強化学習 ,  機械学習 ,  *計算機網 ,  分散処理 ,  モバイルコンピューティング ,  効果 ,  *エッジコンピューティング ,  *深層強化学習
準シソーラス用語： *マルチエージェント学習 ,  報酬効果

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチエージェント ,  深層強化学習 ,  モバイル ,  エッジコンピューティング ,  パフォーマンス