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To Train or Not to Train: Balancing Efficiency and Training Cost in Deep Reinforcement Learning for Mobile Edge Computing
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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
本研究探讨了在移动边缘计算中，如何通过深度强化学习（DRL）进行资源分配，以平衡效率与训练成本。提出了一种新算法，动态选择DRL智能体的训练时机，以在考虑训练开销的情况下接近理想性能，具有广泛的适用性和实际意义。
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关键要点
- 本研究探讨了在移动边缘计算中深度强化学习（DRL）资源分配的学习成本问题。
- 提出了一种新算法，动态选择DRL智能体的训练时机。
- 该算法在考虑训练开销的情况下，能够接近理想学习智能体的性能。
- 研究结果具有广泛的适用性和实际意义，适用于6G网络中的人工智能应用。
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