Multi-agent Reinforcement Learning based Multi-model Running Latency Optimization in Vehicular Edge Computing Paradigm
Producción Científica
| Autores: | , , , , |
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión aceptada para publicación |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Institución: | Universidad de Valladolid |
| Repositorio: | UVaDOC. Repositorio Documental de la Universidad de Valladolid |
| OAI Identifier: | oai:dnet:uvadoc______::bab1b6fc06cb102ac6c67665b087c607 |
| Acceso en línea: | https://doi.org/10.1109/JSYST.2024.3407213 https://uvadoc.uva.es/handle/10324/68165 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Conducción autónoma Aprendizaje Profundo por Refuerzo (DRL) Computación periférica Optimización de la latencia Inferencias multimodelo Programación de tareas |
| Sumario: | Producción Científica |
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