Doble escala de tiempo Multi-Agent Deep Reinforcement Learning para carga flexible en sistemas VHTS
Autores: Feng, Linqing; Zhang, Cheng; Zhang, Qiuyang; Zeng, Lingchao; Qin, Pengfei; Wang, Ying
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Doble escala de tiempo Multi-Agent Deep Reinforcement Learning para carga flexible en sistemas VHTS
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Expansión
Satélite
Recursos
Capacidad
Demandas
Asignación
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
Con la expansión del sistema de satélites de muy alta capacidad (VHTS), la distribución desigual de las demandas de tráfico en tiempo y espacio se ha vuelto cada vez más significativa y no puede ser ignorada.
Descripción
Con la expansión del sistema de satélites de muy alta capacidad (VHTS), la distribución desigual de las demandas de tráfico en tiempo y espacio se ha vuelto cada vez más significativa y no puede ser ignorada.