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基于Q-learning的虚拟网络功能调度方法 预览
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作者 王晓雷 陈云杰 +1 位作者 王琛 牛犇 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期64-69,共6页
针对现有调度方法多数未考虑虚拟网络功能在实例化过程中的虚拟机选择问题,提出一种新的虚拟网络调度方法。建立基于马尔科夫决策过程的虚拟网络功能调度模型,以最小化所有服务功能链的服务延迟时间。通过设计基于Q-learning的动态调度... 针对现有调度方法多数未考虑虚拟网络功能在实例化过程中的虚拟机选择问题,提出一种新的虚拟网络调度方法。建立基于马尔科夫决策过程的虚拟网络功能调度模型,以最小化所有服务功能链的服务延迟时间。通过设计基于Q-learning的动态调度算法,优化虚拟网络功能的调度顺序和虚拟机选择问题,实现最短网络功能虚拟化调度时间。仿真结果表明,与传统的随机虚拟机选择策略相比,该方法能够有效降低虚拟网络功能调度时间,特别是在大规模网络中调度时间可降低约40%。 展开更多
关键词 网络功能虚拟化 服务功能链 调度模型 马尔科夫决策过程 Q-学习
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一种基于2D和3D联合信息的改进MDP跟踪算法 预览
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作者 王正宁 周阳 +3 位作者 吕侠 曾凡伟 张翔 张锋军 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第3期97-102,共6页
在线多目标跟踪算法是自动驾驶和辅助驾驶系统的重要组成部分。目前,大部分多目标跟踪方法集中于图像域跟踪。虽然通过建立自适应在线模型或最小化能量函数可以解决大多数跟踪问题,但是如何处理复杂交通场景下目标的相互遮挡仍是研究者... 在线多目标跟踪算法是自动驾驶和辅助驾驶系统的重要组成部分。目前,大部分多目标跟踪方法集中于图像域跟踪。虽然通过建立自适应在线模型或最小化能量函数可以解决大多数跟踪问题,但是如何处理复杂交通场景下目标的相互遮挡仍是研究者们面临的难题。文中基于2D和3D联合信息提出了一种改进的基于马尔科夫决策过程(MDP)的跟踪算法,通过将原始MDP跟踪算法的相似性特征由图像域拓展到空间域,使用一种新的光流特征描述子即多图像前后向跟踪误差(Multi-image FB error)来代替原算法的多区域前后向跟踪误差(Multi-aspect FB error),取得了良好的跟踪效果。最后,采用KITTI数据库对本文算法进行测试,结果显示其综合性能相较于原算法有显著提升。 展开更多
关键词 多目标跟踪 马尔科夫决策过程 多图像光流 2D-3D联合特征
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基于MDP的血小板库存最优订货策略和使用策略研究 预览
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作者 李猜 耿娜 王春鸣 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2019年第7期108-117,共10页
血液是一种特殊的稀缺资源,临床上通过输血可以治疗一些血液疾病甚至挽救生命。目前血液尚不能人工制造,只能通过献血者捐献的方式获得,因此需要合理的库存管理来有效利用有限的血液资源。近期研究表明,血小板生命周期较短,且其输注效... 血液是一种特殊的稀缺资源,临床上通过输血可以治疗一些血液疾病甚至挽救生命。目前血液尚不能人工制造,只能通过献血者捐献的方式获得,因此需要合理的库存管理来有效利用有限的血液资源。近期研究表明,血小板生命周期较短,且其输注效果会随着储存时间的延长而降低。因此,本文针对血小板的库存控制问题,考虑短缺、浪费和输血新鲜度之间的平衡,以效用最大化为目标建立有限时域的马尔科夫决策过程模型,探讨最优的血小板订货策略和使用策略。根据最优策略数值解的主要特征提出了启发式策略,数值实验结果表明所提启发式控制策略性能接近于最优控制策略,且优于传统策略。 展开更多
关键词 血小板 库存控制 马尔科夫决策过程 阈值策略 配额策略
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一种大型公共景区人流导向方法 预览
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作者 江涛 许洪华 +1 位作者 徐驰 顾玲丽 《工业控制计算机》 2019年第3期59-60,63共3页
针对公共景区中传统的人流导向方法存在诱导效果差、客流管控难的问题,将遗传算法和强化学习中经典的Q学习方法相结合,提出一种基于强化学习的遗传算法——RLGA。对游客旅游路线进行建模,实现对交通拥挤度和行程时间的全面考虑。结合Q... 针对公共景区中传统的人流导向方法存在诱导效果差、客流管控难的问题,将遗传算法和强化学习中经典的Q学习方法相结合,提出一种基于强化学习的遗传算法——RLGA。对游客旅游路线进行建模,实现对交通拥挤度和行程时间的全面考虑。结合Q学习方法,动态调节交叉、变异概率,摆脱对人为设定等主观经验的依赖,实现遗传算法算子从人工决策到智能化自适应决策的转变,在路由信息中挖掘出并优化出一条高性能路径。将所提出的RLGA与传统GA方法用于模拟路径规划问题,实验结果表明,RLGA具有较快的收敛性能以及较好的自适应能力。 展开更多
关键词 遗传算法 强化学习 马尔科夫决策过程 Q学习 路径规划
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移动群智感知中基于深度强化学习的位置隐私保护策略
5
作者 胡煜家 白光伟 +1 位作者 沈航 顾一鸣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第2期287-293,共7页
群智感知服务的广泛应用带来了个人隐私的泄漏,然而现存的隐私保护策略不能适应群智感知环境.针对相关缺陷,提出了一种移动群智感知中基于深度强化学习的隐私保护策略.该策略通过泛化任务,使得攻击者无法分辨用户具体完成了哪一个任务,... 群智感知服务的广泛应用带来了个人隐私的泄漏,然而现存的隐私保护策略不能适应群智感知环境.针对相关缺陷,提出了一种移动群智感知中基于深度强化学习的隐私保护策略.该策略通过泛化任务,使得攻击者无法分辨用户具体完成了哪一个任务,切断了用户和任务之间的关联,保护了用户的位置隐私.当混淆任务数量不足以达到用户的隐私保护需求时,使用抑制法放弃该任务.该策略使用深度强化学习的方法不断尝试不同的混淆任务组合,训练一个可以输出最低抑制率的混淆任务选择方案的深度Q网络.实验结果表明,上述策略在不破坏感知任务有效性的前提下,以较低的抑制率保护了用户的位置隐私. 展开更多
关键词 群智感知 位置隐私 马尔科夫决策过程 深度Q网络
复杂装备复合维修的组合维修决策模型研究 预览
6
作者 丁申虎 贾云献 《舰船电子工程》 2019年第7期142-145,149共5页
对于部件之间存在经济相关性的复杂装备,组合维修能提高维修效率并节省维修费用。论文针对辅以定期检测的工龄更换的复合维修策略,根据装备在运行过程中的状态,利用马尔科夫决策过程的相关理论,建立了以可靠性为约束条件,组合维修后可... 对于部件之间存在经济相关性的复杂装备,组合维修能提高维修效率并节省维修费用。论文针对辅以定期检测的工龄更换的复合维修策略,根据装备在运行过程中的状态,利用马尔科夫决策过程的相关理论,建立了以可靠性为约束条件,组合维修后可节省的维修费用最大为目标函数的组合维修决策数学模型,并用Matlab遗传算法工具箱对模型进行求解。最后,通过算例验证了该组合维修决策模型的有效性。 展开更多
关键词 经济相关性 马尔科夫决策过程 复合维修 复杂装备 组合维修
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结合深度Q学习和注意模型的视频人脸识别 预览
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作者 郑秋文 刘惠义 《信息技术》 2019年第4期111-115,120共6页
针对视频人脸识别中存在的动态人脸信息捕捉困难和局部人脸特征提取粗糙的问题,提出了一种基于深度Q学习和注意模型结合的视频人脸识别方法。首先,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)训练视频数据可提取多维特征;其次... 针对视频人脸识别中存在的动态人脸信息捕捉困难和局部人脸特征提取粗糙的问题,提出了一种基于深度Q学习和注意模型结合的视频人脸识别方法。首先,采用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)训练视频数据可提取多维特征;其次,将视频特征输入注意模型,根据视频数据时间连续性信息得到局部人脸特征、人脸位置和时间记忆单元;最后,采用Q学习迭代计算注意模型的输出,找到含人脸的最优帧序列,并以此计算视频匹配准确度。实验结果表明,该方法有效提高了复杂背景下视频人脸识别的准确性。 展开更多
关键词 视频人脸识别 深度Q学习 注意力模型 马尔科夫决策过程
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深度强化学习理论及其应用综述 预览 被引量:1
8
作者 万里鹏 兰旭光 +1 位作者 张翰博 郑南宁 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2019年第1期67-81,共15页
一方面,随着深度强化学习理论和应用研究不断深入,其在游戏、机器人控制、对话系统、自动驾驶等领域发挥重要作用;另一方面,深度强化学习受到探索-利用困境、奖励稀疏、样本采集困难、稳定性较差等问题的限制,存在很多不足.面对这些问题... 一方面,随着深度强化学习理论和应用研究不断深入,其在游戏、机器人控制、对话系统、自动驾驶等领域发挥重要作用;另一方面,深度强化学习受到探索-利用困境、奖励稀疏、样本采集困难、稳定性较差等问题的限制,存在很多不足.面对这些问题,研究者们提出各种各样的解决方法,新的理论进一步推动深度强化学习的发展,在弥补缺陷的同时扩展强化学习的研究领域,延伸出模仿学习、分层强化学习、元学习等新的研究方向.文中从深度强化学习的理论、困难、应用及发展前景等方面对其进行探讨. 展开更多
关键词 深度强化学习 马尔科夫决策过程 探索-利用困境 稀疏奖励
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基于MDP的移动流媒体能耗优化方法 预览 被引量:1
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作者 魏泽玉 高岭 +1 位作者 王海 任杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2018年第8期101-106,共6页
针对移动流媒体应用的高能耗问题,面向异构平台环境,提出了基于马尔科夫决策过程的移动流媒体能耗优化方法。通过综合不同用户使用习惯、视频播放功耗、播放时长及当前网络状态,基于最大奖励原则对CPU资源进行合理分配,以达到降低功耗... 针对移动流媒体应用的高能耗问题,面向异构平台环境,提出了基于马尔科夫决策过程的移动流媒体能耗优化方法。通过综合不同用户使用习惯、视频播放功耗、播放时长及当前网络状态,基于最大奖励原则对CPU资源进行合理分配,以达到降低功耗的目标。实验结果表明,相比于系统默认异核多处理调度策略,提出的能耗优化方法能在保持流媒体视频播放质量的同时,有效降低其在移动终端的能耗。 展开更多
关键词 流媒体 低功耗 马尔科夫决策过程 异构多核架构
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随机异质需求下医院血小板库存控制研究
10
作者 李猜 耿娜 王春鸣 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2018年第5期169-175,182共8页
血小板的有效保存时间较短,且供给和需求均具有不确定性,因此其库存应根据每天的使用情况及时进行动态调整。为了改善医院血小板的库存控制,尽可能满足临床血液需求、输注较新鲜的血液同时减少不合理的过期浪费,针对随机异质需求下医院... 血小板的有效保存时间较短,且供给和需求均具有不确定性,因此其库存应根据每天的使用情况及时进行动态调整。为了改善医院血小板的库存控制,尽可能满足临床血液需求、输注较新鲜的血液同时减少不合理的过期浪费,针对随机异质需求下医院血小板的库存控制问题建立了有限时域的马尔科夫决策模型(Markov Decision Process,MDP)以优化血小板的订货策略和使用策略。由于MDP模型状态空间与决策空间复杂,先通过数值实验观察最优控制策略的结构特征,提出参数化的近似策略,运用仿真与精英保留遗传算法对近似策略的结构参数进行优化;然后利用仿真实验验证近似策略的有效性和优越性,为医院改善血液库存系统提供参考意见。 展开更多
关键词 血小板 库存控制 马尔科夫决策过程 仿真 遗传算法
具有返工过程的动态任务调度方法
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作者 陈武一 王小明 《模具工业》 2018年第11期9-14,共6页
模具设计任务具有随机返工的典型特征,决策者无法做出最优决策,使用马尔可夫决策过程对具有返工过程的任务动态调度问题建立数学模型,由于返工需要更多的时间,导致无法在任务完工期内按时完工,研究旨在实现任务总拖期期望成本最小化为目... 模具设计任务具有随机返工的典型特征,决策者无法做出最优决策,使用马尔可夫决策过程对具有返工过程的任务动态调度问题建立数学模型,由于返工需要更多的时间,导致无法在任务完工期内按时完工,研究旨在实现任务总拖期期望成本最小化为目标,在此基础上应用多种排序规则组合优先筛选行动集解决动态规划维数灾难问题,对比单一的规则表明,该方法在求解问题上具有的优越性。 展开更多
关键词 动态调度 马尔科夫决策过程 多规则组合 模具设计 决策时刻
面向半紧急急诊患者的动态入院配额研究
12
作者 戴嘉俊 耿娜 谢晓岚 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2018年第4期150-155,共6页
面对急诊随机的入院需求和住院时间以及有限的病床资源,医院急诊部门需要有效的入院控制策略来平衡接收患者的收益与加床或转院的成本。为解决此问题,将急诊患者入院需求分为紧急需求与半紧急需求,建立了马尔科夫决策过程模型,通过... 面对急诊随机的入院需求和住院时间以及有限的病床资源,医院急诊部门需要有效的入院控制策略来平衡接收患者的收益与加床或转院的成本。为解决此问题,将急诊患者入院需求分为紧急需求与半紧急需求,建立了马尔科夫决策过程模型,通过对模型的理论分析,提出了入院配额控制策略,即在知道入院需求之前确定接收半紧急患者的配额,在半紧急患者接收数目达到配额后不再接受此类患者新的入院请求的策略。基于特定假设,证明了最优入院控制策略是配额控制策略。设计了几种启发式策略,并用离散事件仿真方法,对不同参数组合做了数值实验。结果表明提出的启发式策略优于常用的策略,能够平衡医院收益与成本,提高医院平均净收益。 展开更多
关键词 入院控制 配额控制 马尔科夫决策过程 离散事件仿真
考虑职业倦怠的护士夜班指派问题
13
作者 朱嫣然 耿娜 Andrea Matta 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2018年第4期172-178,193共8页
护士排班问题旨在满足一系列如法律法规、患者需求等约束条件的前提下,制定出在特定时间段内最优的护士值班表。职业倦怠是指服务于助人行业的人们因工作时间过长、工作量过大、工作强度过高所经历的一种疲惫不堪的状态。护士经常经历... 护士排班问题旨在满足一系列如法律法规、患者需求等约束条件的前提下,制定出在特定时间段内最优的护士值班表。职业倦怠是指服务于助人行业的人们因工作时间过长、工作量过大、工作强度过高所经历的一种疲惫不堪的状态。护士经常经历疾病和死亡,不可避免地加班和上夜班,所以较容易产生职业倦怠。主要研究考虑职业倦怠的护士排班问题。前期研究表明夜班对护士的职业倦怠有较显著的影响,应用马尔科夫决策过程建立了考虑职业倦怠的护士夜班指派模型。该模型在考虑患者需求的前提下在特定时间段内为一组不同倦怠水平的护士指派夜班。利用夜班指派模型输出的最佳指派方案进行了仿真,并与几种常用的不考虑倦怠因素的指派方案进行了比较分析,最后对最优指派策略进行了敏感度分析,验证了考虑职业倦怠的护士夜班指派模型的实用价值与意义。 展开更多
关键词 职业倦怠 马尔科夫决策过程 夜班指派
基于人类视觉机制的层级偏移式目标检测 预览
14
作者 秦升 张晓林 +1 位作者 陈利利 李嘉茂 《计算机工程》 CSCD 北大核心 2018年第6期253-258,共6页
当前大多数深度强化学习方法在目标检测方面的召回率较低。为此,提出一种层级偏移的动态搜索方法。在原有层级搜索的基础上,采用了锚点的思想,增加区域偏移,避免层级产生的区域局限,使得搜索更加灵活。结合Double DQN与Dueling DQN的优... 当前大多数深度强化学习方法在目标检测方面的召回率较低。为此,提出一种层级偏移的动态搜索方法。在原有层级搜索的基础上,采用了锚点的思想,增加区域偏移,避免层级产生的区域局限,使得搜索更加灵活。结合Double DQN与Dueling DQN的优势,以Double DuelingDQN的网络结构作为智能体深度增强网络的结构。实验结果表明,与原有层级搜索方式相比,该方式的目标检测的精确度与召回率较高。 展开更多
关键词 人类视觉机制 深度强化学习 层级偏移 目标检测 马尔科夫决策过程
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基于公平性约束的无线体域网集中式调度算法 预览
15
作者 经贞 谢志军 +1 位作者 石守东 纽俊 《传感器与微系统》 CSCD 2018年第6期115-118,共4页
针对无线体域网(WBAN)中现有的调度算法使用网络生存期这一个指标进行衡量,未考虑具体应用下节点的传输速率和网络公平性要求的问题,提出了一种集中式调度算法,将问题建模为一个加入公平性约束的马尔科夫决策过程,采用值迭代对模型求... 针对无线体域网(WBAN)中现有的调度算法使用网络生存期这一个指标进行衡量,未考虑具体应用下节点的传输速率和网络公平性要求的问题,提出了一种集中式调度算法,将问题建模为一个加入公平性约束的马尔科夫决策过程,采用值迭代对模型求解得到最优调度策略。实验结果表明:合理选择公平性阈值可延长网络生存期。与传统算法比较,所提出的算法可达到网络生存期的最优值。 展开更多
关键词 无线体域网 网络生存期 集中式调度 马尔科夫决策过程 公平性
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基于状态监测的港口机械设备维修策略研究 预览
16
作者 苑中锴 范厚明 张莹 《广西大学学报:自然科学版》 北大核心 2018年第3期965-976,共12页
为了保障港口生产作业的正常运行,科学地制定港口机械设备最优维修策略,将港口机械状态监测与设备维修相结合,建立基于马尔科夫决策过程的维修策略优化模型,并采用策略迭代法对模型进行求解,确定任意决策点的维修策略和下次监测间隔时... 为了保障港口生产作业的正常运行,科学地制定港口机械设备最优维修策略,将港口机械状态监测与设备维修相结合,建立基于马尔科夫决策过程的维修策略优化模型,并采用策略迭代法对模型进行求解,确定任意决策点的维修策略和下次监测间隔时间。以龙口港装载机为例,验证分析了该模型的有效性。结果表明,随着龙口港装载机状态的劣化,根据设备不同的状态由不采取维修策略到采取预防性维修策略或事后维修策略的检测间隔时间也随之变短,最终得到最优维修策略下的长期平均维修成本为1.9118元/h,其维修成本比初始策略节省约23%。 展开更多
关键词 港口机械设备 状态监测 维修策略 马尔科夫决策过程
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基于马尔科夫决策过程的井下无线基站切换策略
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作者 卫星 陆阳 +1 位作者 朱峰 韩江洪 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第7期108-114,共7页
远程遥控方式下的井下无人驾驶机车运行伴随着一系列的无线基站通信切换过程,针对如何获取最大通信切换收益问题,提出一种基于马尔科夫决策过程模型的无线基站切换策略。首先,在已建立的井下无线通信切换模型场景中确定各基站的切换时... 远程遥控方式下的井下无人驾驶机车运行伴随着一系列的无线基站通信切换过程,针对如何获取最大通信切换收益问题,提出一种基于马尔科夫决策过程模型的无线基站切换策略。首先,在已建立的井下无线通信切换模型场景中确定各基站的切换时延和可用带宽作为切换判据;其次,由切换判据所得通信收益和信令开销定义无线切换的收益函数;最后,基于贝尔曼方程并运用循环迭代算法求得井下机车最优通信切换策略。仿真结果表明,所提策略获取的切换收益高于高带宽切换策略和同侧切换策略的切换收益。 展开更多
关键词 无人驾驶 井下 无线切换 马尔科夫决策过程
考虑工作倦怠的护士夜班指派问题研究 被引量:1
18
作者 周春萌 耿娜 +2 位作者 Matta Andrea 郝林慧 王小松 《工业工程与管理》 CSSCI 北大核心 2017年第2期160-167,共8页
面对死亡和疾病,不可避免经常性地加班,护士很容易遭受护理工作倦怠综合征的困扰。在辽宁省某三甲医院开展的试验表明,护士每月夜班数与其工作倦怠程度有显著的正相关关系。在一定的假设前提下,建立了有限时域的马尔科夫决策支持模... 面对死亡和疾病,不可避免经常性地加班,护士很容易遭受护理工作倦怠综合征的困扰。在辽宁省某三甲医院开展的试验表明,护士每月夜班数与其工作倦怠程度有显著的正相关关系。在一定的假设前提下,建立了有限时域的马尔科夫决策支持模型,研究了不同倦怠程度护士每周最优夜班数的指派问题,目标是最小化护士工作倦怠惩罚、夜班成本和护士空闲惩罚。通过解析分析,为不同倦怠程度的护士指派最优夜班数是一个阀值型的控制策略。数值试验结果表明,模型中不同参数的组合会对最优策略产生影响。最后,敏感度分析考虑了工作倦怠成本,状态转移概率和决策末期各状态成本对最优控制策略的影响。 展开更多
关键词 护士夜班指派问题 工作倦怠 马尔科夫决策过程
面向多检查的门诊患者调度研究 预览
19
作者 刘阳 耿娜 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第9期78-87,共10页
及时的检查对于患者病情诊断和治疗非常重要。然而,患者不同的紧急程度、检查项目的多样性、以及患者的行为因素如失约等,使门诊患者调度问题难以求解。为解决该问题,本文考虑患者对两种检查项目的不同需求,两类不同的紧急程度,以及患... 及时的检查对于患者病情诊断和治疗非常重要。然而,患者不同的紧急程度、检查项目的多样性、以及患者的行为因素如失约等,使门诊患者调度问题难以求解。为解决该问题,本文考虑患者对两种检查项目的不同需求,两类不同的紧急程度,以及患者失约和医生加班,建立了有限时域马尔可夫决策过程(MDP)模型,目标是使得患者检查所得的期望收益最大化以及期望加班时间惩罚成本最小化。由于MDP模型复杂,难以用解析方法来分析最优控制策略,因此本文基于MDP模型进行数值实验,观察最优解的结构特征,进一步构造了两种参数化启发式调度策略,并采用遗传算法对调度策略的参数进行优化。数值实验比较了最优控制策略、两种启发式调度策略以及先到先服务规则,实验结果表明本文所提的调度策略性能偏离最优解不超过10%;当工作负荷非常大时,启发式调度策略远远优于先到先服务规则。 展开更多
关键词 预约调度 调度策略 马尔科夫决策过程 门诊患者
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车载网中保证服务质量的混合信道访问控制优化策略
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作者 张冰 马懋德 +1 位作者 舒炎泰 刘春凤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第8期1678-1682,共5页
在车载网中,为了保证数据传输的服务质量,一个稳定高效的信道访问策略是十分必要的.据此,在802.11p协议的链路层信道访问控制协议HCCA策略的基础上,提出一种基于马尔科夫决策过程的紧急数据优先的策略(URF-HCCA)来保证数据传输的服务... 在车载网中,为了保证数据传输的服务质量,一个稳定高效的信道访问策略是十分必要的.据此,在802.11p协议的链路层信道访问控制协议HCCA策略的基础上,提出一种基于马尔科夫决策过程的紧急数据优先的策略(URF-HCCA)来保证数据传输的服务质量.该策略采用按需分配资源的方式来减少系统的传输冗余和传输延迟.此外,它还引入了基于延迟预测的接入控制模型.仿真结果表明,与其他几种策略相比,URF-HCCA优化策略可以很好的满足传输的服务质量需求,提高信道利用率、降低平均传输延迟以及系统的丢包率. 展开更多
关键词 车载网 IEEE 802.11P 服务质量 URF-HCCA 接入控制 马尔科夫决策过程
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