深度神经网络在WPMEC系统中应用，用于优化无线移动边缘计算中的速率最大化。

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简介：
利用dnn训练的Matlab代码，以及Python代码，旨在实现无线移动边缘计算中的速率最大化。该技术通过将无线通道增益作为输入，并利用二进制计算模式选择结果驱动深度神经网络（DNN）进行输出，从而可重现我们在无线移动边缘计算[1]领域取得的工作成果。具体包含以下内容：DNN结构的定义，包括用于训练和测试的架构；所有相关数据均存储在名为data_＃。mat的子目录中，其中＃代表用户号；Prediction_＃。mat文件则存储了DNN_test生成的预测模式选择权重和偏置；weights_biases.mat文件记录了受训DNN的参数，以便在Matlab环境中重现该受训DNN。为了运行此代码，需要设置相关的系统参数。关于我们所作出的贡献，请参考发表于的最新研究成果，其中详细阐述了该主题的最新进展。此外，我们提出了一种基于强化学习的在线算法，旨在最大限度地提高无线移动边缘计算网络中的加权计算速率。实验结果表明，所提出的算法在性能上接近最优水平，同时显著降低了计算时间——例如，在30个用户的网络环境中，DROO的CPU执行等待时间小于0.1秒，即使在快速衰落的环境下也能实现实时和最佳的泛滥策略。

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客服

用于计算速率最大化的DNN训练MATLAB代码-WPMEC无线移动边缘计算系统

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本项目提供了一套基于MATLAB的深度神经网络（DNN）训练代码，旨在优化WPMEC无线移动边缘计算系统的数据传输效率，最大化其运行速率。在无线移动边缘计算领域内，我们使用MATLAB代码训练深度神经网络（DNN），以实现基于无线信道增益输入的二进制计算模式选择结果的最大化计算速率。我们的工作包括以下内容： - WPMEC中的DNN结构及其训练和测试框架。 - 存储在子目录下的所有数据，其中包括： - data_＃.mat：用于培训与测试的数据集 - Prediction_＃.mat：由DNN_test生成的模式选择预测结果 - weights_biases.mat：受训DNN参数，允许直接在MATLAB中重现训练完成后的模型。关于我们的工作，请参阅我们最新的出版物。具体而言，我们提出了一种基于强化学习的在线算法，在无线移动边缘计算网络中以最大化加权计算速率为目标，并且与现有的优化方法相比实现了近乎最佳性能的同时大幅减少计算时间。例如，在一个30用户规模的网络环境中，DROO（一种提出的算法）在CPU执行等待上的耗时小于0.1秒，即使是在快速衰落环境下也能够实现实时和最优泛滥效果。 Huang等人所做工作提供了上述技术的基础，并为该领域的进一步研究奠定了坚实基础。

MEC_DRL：应用于移动边缘计算的深度强化学习

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简介：本文介绍了一种基于深度强化学习的算法——MEC_DRL，专门针对移动边缘计算环境中的任务调度问题。通过优化资源分配策略，该方法能够显著提高系统的效率和用户体验。本段落介绍了一种用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流方法，并提出了一种深度强化学习算法来实现这一目标。如需体验论文中的算法，请尝试运行ipynb文件之一，例如test_save_model_multiple_t02_noBuf.ipynb。引用格式如下： @article {chen2018decentralized， title = {用于多用户移动边缘计算的分散式计算分流：一种深度强化学习方法}，作者= {Chen，Zhao和Wang，Xiaodong}，期刊 = {arXiv预印本 arXiv: 1812.07394}，年份 = {2018} } 如果您在研究中发现这种方法有用，请参考上述引用格式。如果有任何疑问或需要进一步的信息，请与作者联系。

DROO:基于深度强化学习的无线供电移动边缘计算网络中的在线计算卸载-源码

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本项目提出了一种名为DROO的算法，利用深度强化学习技术优化无线供电环境下的移动边缘计算任务调度。通过智能计算卸载策略，显著提高能效与系统吞吐量。项目包含完整代码实现及实验数据，为研究和开发提供有力支持。德鲁无线供电的移动边缘计算网络中的在线计算卸载采用深度强化学习方法，并使用Python代码实现我们的DROO算法以进行无线供电的移动边缘计算。该算法利用随时间变化的无线信道增益作为输入，生成二进制卸载决策。具体包括： - 基于实施WPMEC的神经网络（DNN）结构，涵盖训练和测试部分。 - 数据集存储在特定子目录中： - data_＃.mat：包含用户编号为10、20和30时的训练与测试数据集。运行文件包括： - demo_on_off.py: 当WD权重交替变化或随机开关状态改变时，用于评估DROO性能。这项工作的引用如下：L. Huang, S. Bi 和 YJ Zhang，“无线移动边缘计算网络中的在线计算卸载”，具体论文细节未详述。

关于深度神经网络在个性化推荐系统中的应用研究

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本研究探讨了深度神经网络技术在构建高效个性化推荐系统中的应用价值与实践效果，旨在提升用户体验和满意度。深度神经网络因其结构类似于生物神经网络而具备高效精准地抽取深层隐含特征的能力，并能学习多层抽象特征表示。它还能处理跨域、多源及异质的内容信息，因此被用于构建一种基于多用户-项目结合的模型来进行个性化推荐。该模型首先通过深度神经网络对输入的多种来源和类型的异构数据进行学习与抽取特征，接着融合协同过滤中的广泛个性化方法来生成候选集，并通过二次模型进一步优化以产生排序集。最终实现了精准、实时且个性化的信息推荐服务。实验结果显示，此模型能够很好地捕捉并利用用户的隐含特征，有效地应对传统推荐系统中常见的稀疏性和新物品问题，并提供更加准确和即时的个性化体验。

基于遗传算法优化的BP神经网络在非线性系统拟合中的应用.rar

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本研究探讨了利用遗传算法优化BP神经网络参数的方法，并将其应用于非线性系统的建模与预测中，以提高模型的泛化能力和训练效率。遗传算法优化BP神经网络是通过遗传算法来调整BP神经网络的初始权值和阈值，以使优化后的BP神经网络能够更准确地预测函数输出。这一过程主要包括种群初始化、适应度函数设计、选择操作、交叉操作以及变异操作等关键要素。

基于深度强化学习的移动边缘计算中的计算卸载调度方法

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本研究提出了一种基于深度强化学习的算法，旨在优化移动边缘计算环境下的计算任务卸载决策，有效提升资源利用率和用户体验。为了应对移动边缘计算环境中具有依赖关系的任务卸载决策问题，本段落提出了一种基于深度强化学习的调度方法，旨在最小化应用程序执行时间。该任务调度过程被建模为马尔可夫决策过程，并利用序列到序列深度神经网络来表示其调度策略。通过近端策略优化（PPO）技术对该模型进行训练以提升性能。实验结果表明，所提出的方法具有良好的收敛性，在各种环境下的表现均优于六种对比的基线算法，这证明了该方法的有效性和可靠性。

车载网中移动边缘计算的应用综述

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本文综述了车载网络环境中移动边缘计算技术的应用现状与挑战，探讨其在提升车辆通信效率及服务质量方面的潜力。移动边缘计算（MEC）技术将IT服务环境与云计算结合在网络边缘，以提升边缘网络的计算和存储能力，并减少网络操作和服务交付的时间延迟；应用MEC于车载网络能够满足车辆对于低延时和高可靠性的通信需求，从而提高用户的体验质量。本段落对移动边缘计算在车载网中的运用进行了分析研究：首先介绍了MEC的基本概念、架构及其典型应用场景；接着探讨了MEC技术如何应用于车载网络，并概述基于软件定义网络（SDN）的车载网与MEC的研究现状及具体应用案例；最后，文章讨论了在车载环境中部署移动边缘计算所面临的问题和挑战，并对未来研究方向进行了展望。

改良粒子群算法在BP神经网络中的应用优化

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本研究探索了通过改进粒子群优化算法来提升BP神经网络性能的方法，旨在解决传统BP算法中存在的收敛速度慢和易陷入局部极小值等问题。介绍改进的粒子群算法对BP神经网络优化的PDF文档，共同学习一下相关内容。

MATLAB中用遗传算法优化神经网络

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本研究探讨在MATLAB环境中利用遗传算法对神经网络进行参数优化的方法，旨在提高模型预测精度和泛化能力。通过结合两种智能计算技术，探索其在复杂问题求解中的应用潜力。遗传算法优化BP神经网络在MATLAB中的应用涉及使用GA（遗传算法）来改进BP（反向传播）神经网络的性能。这种方法通过调整神经网络的权重和阈值，以达到更好的预测或分类效果。具体而言，在MATLAB环境中实现这一过程通常包括定义适应度函数、选择合适的编码方式以及设定迭代次数等关键步骤。在使用遗传算法优化BP神经网络时，需要考虑以下几个方面： 1. **初始化参数**：设置种群大小、交叉概率和变异概率。 2. **设计适应度评价标准**：根据问题需求来确定如何评估个体的优劣。 3. **编码与解码机制的选择**：选择适合遗传操作的数据表示方式，并且能够有效地将基因型转换为神经网络的具体参数配置。 4. **迭代优化过程**：通过多次迭代不断更新种群，直至达到预设的目标或条件为止。以上步骤共同作用于改进BP神经网络的学习效率和泛化能力，在许多实际应用中取得了显著效果。

基于SVRG和SAGA优化算法的方差减少神经网络在深度学习中的应用实现

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本研究探讨了结合SVRG与SAGA优化算法以降低神经网络训练过程中的方差，并展示了该方法在提高深度学习模型性能方面的有效性。随机方差减少算法在深度学习领域中的SVRG 和 SAGA 优化方法的实现具有重要意义。随机梯度下降 (SGD) 是神经网络反向传播中最常用的优化技术，因为它比传统的梯度下降法成本更低廉。然而，它的收敛速度较慢，并且需要逐步降低学习率才能达到最优解。 2013年和2014年间出现了两种新的“混合型”算法：随机方差减少梯度 (SVRG) 和随机平均梯度增强 (SAGA) 。这两种方法结合了无偏的梯度估计，但同时减少了迭代过程中的方差，从而实现了指数级的收敛速度。尽管它们最初是为机器学习任务设计的，并没有特别针对深度学习领域进行优化。在这个项目中，我打算将这些算法应用到深度学习框架下并用代码实现。我已经使用 PyTorch 框架完成了 SVRG 和 SAGA 的编码工作。此代码是在 Python3 环境中开发的，在 Jupyter Notebook 中进行了测试和验证。为了运行这个程序，请确保您已经安装了必要的依赖项，并按照相关说明进行操作。