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Offline Critic-Guided Diffusion Policy for Multi-User Delay-Constrained Scheduling
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内容提要
本研究提出了一种新的离线强化学习算法SOCD，旨在解决多用户延迟约束调度问题。该算法结合了扩散策略网络和无采样的批评网络，从预收集的数据中学习高效的调度策略，显著提升了动态系统的性能，降低了在线交互的成本与损失。
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关键要点
- 本研究提出了一种新的离线强化学习算法SOCD，旨在解决多用户延迟约束调度问题。
- SOCD算法结合了扩散策略网络和无采样的批评网络，从预收集的数据中学习高效的调度策略。
- 该算法显著提升了动态系统的性能，降低了在线交互的成本与损失。
- 有效的多用户延迟约束调度在即时通讯、直播和数据中心管理等多种实际应用中至关重要。
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