赵晓焱
- 作品数：40 被引量：50H指数：4
- 供职机构：河南师范大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划河南省教育厅科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
- 一种基于对策论的多Agent协作方法被引量：2
- 2013年
- 针对带有时间约束的、可以动态加入到环境中的复杂任务,建立了一种基于对策论的任务协作模型,该模型至少存在一个纯策略Nash平衡解.给出了一种任务协作方法,该方法中Agent能够根据自身的局部信息进行行为选择,并利用虚拟行动学习方法确保Agent快速学习到一个纯策略Nash平衡,仿真实验结果表明该方法与Chapman和刘的方法同等有效.
- 陶雪丽赵晓焱李思嘉
- 关键词：MAS对策论NASH均衡
- 基于时延和能耗约束的感知数据协作卸载策略研究
- 2023年
- 研究了物联网感知数据边缘卸载问题,即多个边缘节点相互协作,将原本需要发送给云中心的感知数据全部或部分卸载,以保护数据隐私与提升用户体验。在协作卸载过程中,感知数据传输以及边缘节点之间的信息交互会消耗系统资源,产生协作代价。如何在保持较低协作代价的基础上提高感知数据的卸载比例是一个具有挑战性的问题。首先,将该问题表述为一个满足网络时延和系统能耗约束的感知数据卸载比例和协作规模联合优化问题。其次,提出了一种基于约束投影和变量分裂的分布式交替方向乘子法(ADMM,alternating direction method of multipliers)进行求解。最后,使用MATLAB进行仿真实验,数值结果表明,与分布式优化算法(DOA,distributed optimization algorithm)、公平合作算法(FCA,fairness cooperation algorithm)和多子任务到多服务器卸载方案(MTMS,multi-subtasks-to-multi-servers offloading scheme)相比,所提方法在网络时延和能耗上均有较大优化。
- 袁培燕邵赛珂魏然张俊娜张俊娜
- 关键词：系统能耗网络时延
- 一种基于DQN的去中心化优先级卸载策略
- 2024年
- 边缘计算(EC)可在网络边缘为用户提供低延迟、高响应的服务。因此,资源利用率高、时延低的任务卸载策略成为研究的热门方向。但大部分现有的任务卸载研究是基于中心化的架构,通过中心化设施制定卸载策略并进行资源调度,容易受到单点故障的影响,且会产生较多的能耗和较高的时延。针对以上问题,提出一种基于深度Q网络(DQN)的去中心化优先级(DP-DQN)卸载策略。首先,设置通信矩阵模拟现实中边缘服务器有限的通信状态;其次,通过对任务设定优先级,使任务可以在不同边缘服务器之间跳转,保证各边缘服务器均可以自主制定卸载策略,完成任务卸载的去中心化;最后,根据任务的跳转次数为任务分配更多的计算资源,提高资源利用效率和优化效果。为了验证所提策略的有效性,针对不同DQN下参数的收敛性能进行了研究对比,实验结果表明,在不同测试情景下,DP-DQN的性能均优于本地算法、完全贪婪算法和多目标任务卸载算法,性能可提升约11%~19%。
- 张俊娜张俊娜赵晓焱赵晓焱
- 关键词：资源分配去中心化
- 密码学与网络安全精品课程建设与实践被引量：1
- 2022年
- 在当前精品课程建设的背景下,针对密码学与网络安全课程特点以及“两性一度”的课程评价标准,提出层次化的课程教学目标,强调以学生为主体进行教学组织,并设计具有挑战性的项目式创新训练,以有效培养学生的自主学习能力、创新能力以及团队沟通和协作能力,实现从课程内容建设到学生能力培养的核心目标转变。
- 李功丽赵晓焱张恩
- 关键词：精品课程
- Turbo码的应用被引量：1
- 2009年
- Turbo码是一种性能优异的纠错编码方式,已引起广大学者的高度重视。文中介绍了Turbo码的原理,分析了Turbo码的关键技术,简单介绍了Turbo码和其它技术的结合,以及Turbo码在通信中的应用,并介绍了一些需要解决的问题。
- 谢自梅赵晓焱
- 关键词：TURBO码交织器迭代译码
- 基于动态服务缓存辅助的任务卸载方法
- 2024年
- 针对服务缓存和任务卸载联合优化中,由于缺乏对用户服务请求多样性和动态性的综合考虑而导致的用户体验质量降低问题,提出一种基于动态服务缓存辅助的任务卸载方法。首先,针对边缘服务器执行缓存服务动作空间较大的问题,重新定义了动作,并筛选出最优的动作集合以提高算法训练的效率;其次,设计一种改进的多智能体Q-Learning算法学习最优的服务缓存策略;再次,将任务卸载问题转换为凸优化问题,利用凸优化工具获得最优解;最后,利用拉格朗日对偶法求得最优的计算资源分配策略。为了验证所提方法的有效性,基于真实数据集进行了充分的实验。实验结果表明,对比Q-Learning、双层深度Q网络(D2QN)以及多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)方法,所提方法的响应时间分别降低了8.5%、11.8%和12.6%,平均体验质量分别提高了1.5%、2.7%和4.3%。
- 张俊娜王欣新李天泽赵晓焱袁培燕
- 基于异步深度强化学习的车联网协作卸载策略
- 2024年
- 随着车联网(IoV)的快速发展,智能网联汽车产生了大量延迟敏感型和计算密集型任务,有限的车辆计算资源以及传统的云服务模式无法满足车载用户的需求,移动边缘计算(MEC)为解决海量数据的任务卸载提供了一种有效范式。但在考虑多任务、多用户场景时,由于车辆位置、任务种类以及车辆密度的实时性和动态变化,IoV中任务卸载场景复杂度较高,卸载过程中容易出现边缘资源分配不均衡、通信成本开销过大、算法收敛慢等问题。为解决以上问题,重点研究了IoV中多任务、多用户移动场景中的多边缘服务器协同任务卸载策略。首先,提出一种多边缘协同处理的三层异构网络模型,针对IoV中不断变化的环境,引入动态协作簇,将卸载问题转化为时延和能耗的联合优化问题;其次,将问题分为卸载决策和资源分配两个子问题,其中资源分配问题又拆分为面向边缘服务器和传输带宽的资源分配,并基于凸优化理论求解。为了寻求最优卸载决策集,提出一种能在协作簇中处理连续问题的多边缘协作深度确定性策略梯度(MC-DDPG)算法,并在此基础上设计了一种异步多边缘协作深度确定性策略梯度(AMCDDPG)算法,通过将协作簇中的训练参数异步上传至云端进行全局更新,再将更新结果返回每个协作簇中提高收敛速度。仿真结果显示,AMC-DDPG算法较DDPG算法至少提高了30%的收敛速度,且在奖励和总成本等方面也取得了较好的效果。
- 赵晓焱韩威张俊娜张俊娜
- 关键词：车联网
- 视频监控中服务资源提取策略的研究
- 服务资源提取是影响系统效率的重要因素。针对目前监控系统可控性、扩展性不足的问题，设计了一种能够进行大规模接入的分布式视频监控系统架构，提出了服务资源按类别先请求后提取、集中控制，监控终端集中管理的策略，介绍了数据资源、媒...
- Zhao xiao-yan赵晓焱Xu jiu-cheng徐久成
- 关键词：视频监控系统服务资源系统架构优化设计
- 一个带自相容源的变系数(3+1)维KP方程被引量：2
- 2014年
- 运用源生成法构造了一个带自相容源的变系数(3+1)维KP方程,运用Hirota方法对其进行研究,并给出了带自相容源的变系数(3+1)维KP方程的一组贝克隆变换.
- 温丹华赵晓焱
- 关键词：HIROTA方法贝克隆变换
- 新基建视域下物联网专业实验教学体系研究
- 2024年
- 建立科教协同的实验教学平台,推动智能实验室建设是新基建的重点方向。物联网工程作为支撑国家战略性新兴产业发展的新工科专业,其实验教学在人才的培养过程中至关重要。然而,现有实验教学体系受资金、场地、师资力量、网络条件等因素制约,很难直观呈现规模化、创意化物联网实验,尤其是过程化物联网综合实验。重点研究了新基建视域下如何构建符合物联网产业需求和人才培养的实验教学过程和实验教学体系。通过对物联网专业课程结构和人才需求进行分析,结合学校人才培养定位和物联网产业链现状,讨论了现有实验教学平台的不足。同时,以物联网的技术体系结构为主线,对物联网实验教学知识点进行了梳理,提出了一种虚实结合的物联网实验教学平台建设方案。提出的实验平台能够满足基础实验、工程实训、创新创客、科研辅助及行业应用等需求。
- 袁培燕赵晓焱张俊娜
- 关键词：物联网工程实验教学
