To deal with the wireless big data'

To deal with the wireless big data's significant challenges of
network management and control architecture, modeling techniques
and algorithm design, we presented a multiple cognitive
agent-based divide-and-conquer management and control architecture.
Furthermore, a Markovian game-theoretic framework was
proposed to model the state big data-based decision-making
problem. Then, we investigated various state information dependent
learning methodologies, in particular, we concentrated on
construction of state space, state transition computation, and
convergence verification distributed Q-learning technique. This
work will facilitate the design of suitable architecture and algorithm
with effective mathematical modeling techniques and effi-
cient learning methodologies.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การจัดการกับความท้าทายสำคัญของข้อมูลขนาดใหญ่แบบไร้สายของจัดการและการควบคุมของสถาปัตยกรรมเครือข่าย เทคนิคการสร้างโมเดลและการออกแบบอัลกอริธึม เรานำเสนอหลายองค์ความรู้ตัวแทน และพิชิตหารจัดการและการควบคุมสถาปัตยกรรมนอกจากนี้ Markovian เกมสดกรอบได้เสนอแบบจำลองการตัดสินใจที่อิงข้อมูลใหญ่ของรัฐปัญหา จากนั้น เราสามารถตรวจสอบข้อมูลสถานะต่าง ๆ ขึ้นเรียนรู้วิธีการ โดยเฉพาะ เราเข้มข้นในก่อสร้างของรัฐ การคำนวณการเปลี่ยนสถานะ และตรวจสอบการบรรจบกันกระจาย Q-เรียนรู้เทคนิค นี้งานจะอำนวยความสะดวกการออกแบบสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมและอัลกอริทึมเทคนิคการสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพและ effi-วิธีการเรียนรู้ cient

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่จะจัดการกับข้อมูลขนาดใหญ่แบบไร้สายของความท้าทายที่สำคัญของ
การจัดการเครือข่ายและสถาปัตยกรรมควบคุมเทคนิคการสร้างแบบจำลอง
และการออกแบบขั้นตอนวิธีการที่เรานำเสนอหลายองค์ความรู้
ตัวแทนตามการจัดการแบ่งและพิชิตและการควบคุมสถาปัตยกรรม.
นอกจากนี้กรอบเกมทฤษฎีมาร์คอฟได้รับการ
เสนอ รูปแบบรัฐข้อมูลขนาดใหญ่ที่ใช้ในการตัดสินใจ
ปัญหา จากนั้นเราจะตรวจสอบข้อมูลของรัฐต่าง ๆ ขึ้นอยู่กับ
วิธีการเรียนรู้โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราจดจ่ออยู่กับการ
ก่อสร้างของพื้นที่รัฐเปลี่ยนสถานะการคำนวณและ
การตรวจสอบการบรรจบกันกระจาย Q-การเรียนรู้เทคนิค นี้
การทำงานจะอำนวยความสะดวกในการออกแบบสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมและอัลกอริทึม
ด้วยเทคนิคการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่มีประสิทธิภาพและประสิทธิภาพการ
วิธีการเรียนรู้ที่เพียงพอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อจัดการกับข้อมูลไร้สายใหญ่ที่สำคัญความท้าทายของการจัดการเครือข่ายและเทคนิคแบบสถาปัตยกรรมควบคุมและการออกแบบขั้นตอนวิธี เรานำเสนอหลายด้าน- แบ่งและพิชิตบริหารและควบคุมงานสถาปัตยกรรมนอกจากนี้ เกม markovian กรอบทฤษฎีคือการนำเสนอรูปแบบรัฐใหญ่โดยใช้การตัดสินใจปัญหา แล้ว เราได้ตรวจสอบข้อมูลสถานะต่าง ๆขึ้นอยู่กับเรียนรู้ วิธีการ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเราจดจ่ออยู่กับสร้างสภาพพื้นที่เปลี่ยนแปลงการคำนวณของรัฐการตรวจสอบการลู่เข้าแบบกระจาย q-learning เทคนิค นี้ทำงานจะช่วยในการออกแบบสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมและอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพเทคนิคการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ และ effi -วิธีการเรียนรู้ cient .