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J-GLOBAL ID：202002212477210414   Reference number：20A0221153

Deep Reinforcement Learning for Edge Computing and Resource Allocation in 5G Beyond

5Gにおけるエッジコンピューティングとリソース割当のための深部強化学習【JST・京大機械翻訳】

Author (6)： Dai Yueyue (University of Electronic Science and Technology of China,China) ,  Xu Du (University of Electronic Science and Technology of China,China) ,  Zhang Ke (University of Electronic Science and Technology of China,China) ,  Lu Yunlong (Beijing University of Posts and Telecommunications,China) ,  Maharjan Sabita (Simula Metropolitan Center for Digital Engineering,Norway) ,  Zhang Yan (University of Oslo,Department of Informatics,Norway)
Material： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conf Proc)
Volume： 2019  Issue： ICCT  Page： 866-870  Publication year： 2019 
JST Material Number： W2441A  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： By extending computation capac...

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Thesaurus term： energy consumption ,  effectiveness ,  *reinforcement learning ,  *resource allocation ,  benchmark ,  algorithm ,  bandwidth ,  formulation ,  application program ,  network ,  multi-user ,  wireless network ,  *Edge computing
Semi thesaurus term： 無線アクセス ,  無線チャネル , 【Automatic Indexing@JST】

JST classification (2)： Computer networks  (JC03000K) ,  Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (5)： 5G ,  エッジコンピューティング ,  リソース割当 ,  深部 ,  強化学習