Federated Deep Q-Learning zur Lastbalancierung in 5G-Netzen
Durch den Einsatz von federated Deep Q-Learning können Endgeräte (UEs) eigenständig die optimale Basisstation (BS) auswählen, ohne dass private Informationen an das Netzwerk übermittelt werden müssen. Dies verbessert die durchschnittliche Dienstqualität (QoS) der Nutzer im Vergleich zu herkömmlichen Methoden wie MAX-SINR.
Verteiltes Deep Q-Learning zur Lastbalancierung in 5G-Netzen
Durch den Einsatz von verteiltem Deep Q-Learning können Endgeräte eigenständig die optimale Basisstation auswählen, um die Gesamtleistung des Netzes zu maximieren und gleichzeitig den Schutz persönlicher Informationen zu gewährleisten.
Federated Deep Q-Learning zur Lastverteilung in 5G-Netzen
Durch den Einsatz von federated Deep Q-Learning können Endgeräte eigenständig die optimale Basisstation auswählen, ohne dass private Informationen an das Netzwerk übermittelt werden müssen.
