کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The IEEE 802.11 MAC layer utilizes the Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA) mechanism for channel contention and access. However, in densely deployed Wi-Fi scenarios, intense competition may lead to packet collisions among users. Although many studies have used machine learning methods to optimize channel contention and access mechanisms, most of them are based on AP-centric single-agent models or distributed models, which still suffer poor generalization and insensitivity to dynamic environments. To address these challenges, this paper proposes an intelligent channel contention access mechanism that combines Federated Learning (FL) and Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) algorithms. Additionally, an FL model training pruning strategy and weight aggregation algorithm are designed to enhance the effectiveness of training samples and reduce the average MAC delay. We evaluate and validate the proposed solution using NS3-AI framework. Simulation results show that in static scenarios, our proposed scheme reduces the average MAC delay by 25.24% compared to traditional FL algorithms. In dynamic scenarios, it outperforms Average Federated Reinforcement Learning (A-FRL) and distributed Deep Reinforcement Learning (DRL) algorithms by 25.72% and 45.9%, respectively.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
لایه MAC IEEE 802.11 از مکانیسم دسترسی چندگانه با دسترسی به برخورد (CSMA/CA) برای مشاجره و دسترسی کانال استفاده می کند.با این حال ، در سناریوهای Wi-Fi متراکم مستقر ، رقابت شدید ممکن است منجر به برخورد بسته در بین کاربران شود.اگرچه بسیاری از مطالعات از روشهای یادگیری ماشین برای بهینه سازی مکانیسم های مشاجره و دسترسی کانال استفاده کرده اند ، اما بیشتر آنها مبتنی بر مدلهای تک عامل یا مدلهای توزیع شده AP محور است که هنوز هم از تعمیم و عدم حساسیت نسبت به محیط های پویا رنج می برند.برای پرداختن به این چالش ها ، این مقاله یک مکانیسم دسترسی به کانال هوشمند را ارائه می دهد که ترکیب الگوریتم های شیب و تعیین کننده قطعی (DDPG) یادگیری فدرال (FL) و عمیق است.علاوه بر این ، یک استراتژی هرس آموزش مدل FL و الگوریتم تجمع وزن برای تقویت اثربخشی نمونه های آموزش و کاهش متوسط تأخیر MAC طراحی شده است.ما راه حل پیشنهادی را با استفاده از چارچوب NS3-AI ارزیابی و تأیید می کنیم.نتایج شبیه سازی نشان می دهد که در سناریوهای استاتیک ، طرح پیشنهادی ما میانگین تأخیر MAC را 25.24 ٪ در مقایسه با الگوریتم های FL سنتی کاهش می دهد.در سناریوهای پویا ، این امر به طور متوسط یادگیری تقویت فدرال فدرال (A-FRL) بهتر است و به ترتیب الگوریتم های یادگیری تقویت کننده عمیق (DRL) را به ترتیب 25.72 ٪ و 45.9 ٪ توزیع می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
