多タスクネットワークにおけるQoEベースのセマンティックアウェアリソース割当

本論文では、多タスクネットワークにおけるQoEベースのセマンティックアウェアリソース割当手法を提案する。セマンティックエントロピーを定義してセマンティック情報を定量化し、セマンティックフィデリティとセマンティックレートを考慮したQoEモデルを開発する。最適化問題を2つのサブ問題に分割し、深層強化学習と低複雑度のマッチングアルゴリズムを用いて解く。シミュレーション結果により、提案手法の有効性と従来の通信システムとの互換性を検証する。