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Goal-oriented Transmission Scheduling: Structure-guided Unified Dual Policy Method of Deep Reinforcement Learning
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种结构引导的统一双重策略深度强化学习算法（SUDO-DRL），旨在提高多设备、多信道系统中的调度效率。该算法结合了政策训练的稳定性与非政策方法的样本效率，显著提升了系统性能，适应了大规模调度需求。
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关键要点
- 本研究提出了一种结构引导的统一双重策略深度强化学习算法（SUDO-DRL）。
- SUDO-DRL旨在提高多设备、多信道系统中的调度效率。
- 该算法结合了政策训练的稳定性与非政策方法的样本效率。
- 研究分析了最优调度问题的结构特性，显著提升了系统性能。
- SUDO-DRL适应了大规模调度需求。
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