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
Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), due to their low cost and high flexibility, have been widely used in various scenarios to enhance network performance. However, the optimization of UAV trajectories in unknown areas or areas without sufficient prior information, still faces challenges related to poor planning performance and low distributed execution. These challenges arise when UAVs rely solely on their own observation information and the information from other UAVs within their communicable range, without access to global information. To address these challenges, this paper proposes the Qedgix framework, which combines graph neural networks (GNNs) and the QMIX algorithm to achieve distributed optimization of the Age of Information (AoI) for users in unknown scenarios. The framework utilizes GNNs to extract information from UAVs, users within the observable range, and other UAVs within the communicable range, thereby enabling effective UAV trajectory planning. Due to the discretization and temporal features of AoI indicators, the Qedgix framework employs QMIX to optimize distributed partially observable Markov decision processes (Dec-POMDP) based on centralized training and distributed execution (CTDE) with respect to mean AoI values of users. By modeling the UAV network optimization problem in terms of AoI and applying the Kolmogorov-Arnold representation theorem, the Qedgix framework achieves efficient neural network training through parameter sharing based on permutation invariance. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm significantly improves convergence speed while reducing the mean AoI values of users. The code is available at https://github.com/UNIC-Lab/Qedgix.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
وسایل نقلیه هوایی بدون سرنشین (پهپادها) ، به دلیل کم هزینه و انعطاف پذیری زیاد ، در سناریوهای مختلف برای افزایش عملکرد شبکه مورد استفاده قرار گرفته اند.با این حال ، بهینه سازی مسیرهای پهپاد در مناطق یا مناطق ناشناخته بدون اطلاعات قبلی کافی ، هنوز هم با چالش های مربوط به عملکرد ضعیف برنامه ریزی و اجرای کم توزیع شده روبرو است.این چالش ها هنگامی بوجود می آیند که پهپادها صرفاً به اطلاعات مشاهده خود و اطلاعات سایر پهپادها در محدوده واگیر خود ، بدون دسترسی به اطلاعات جهانی متکی باشند.برای پرداختن به این چالش ها ، این مقاله چارچوب QEDGIX را ارائه می دهد ، که ترکیب شبکه های عصبی نمودار (GNN) و الگوریتم QMIX برای دستیابی به بهینه سازی توزیع سن اطلاعات (AOI) برای کاربران در سناریوهای ناشناخته است.این چارچوب از GNN برای استخراج اطلاعات از پهپادها ، کاربران در محدوده قابل مشاهده و سایر پهپادها در محدوده واگیر استفاده می کند ، از این طریق برنامه ریزی مسیر پهپاد را قادر می سازد.با توجه به گسسته سازی و ویژگی های زمانی شاخص های AOI ، چارچوب QedGix از QMIX برای بهینه سازی فرآیندهای تصمیم گیری Markov تا حدی قابل مشاهده (DEC-POMDP) بر اساس آموزش متمرکز و اجرای توزیع (CTDE) با توجه به میانگین مقادیر AOI کاربران استفاده می کند.با مدل سازی مشکل بهینه سازی شبکه پهپاد از نظر AOI و استفاده از قضیه نمایندگی Kolmogorov-Arnold ، چارچوب QedGIX به آموزش شبکه عصبی کارآمد از طریق اشتراک پارامتر بر اساس تغییر شکل مجوز دست پیدا می کند.نتایج شبیه سازی نشان می دهد که الگوریتم پیشنهادی ضمن کاهش میانگین مقادیر AOI کاربران ، سرعت همگرایی را به طور قابل توجهی بهبود می بخشد.کد در https://github.com/unic-lab/qedgix در دسترس است.
📚 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
