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离线批评指导的扩散策略用于多用户延迟约束调度
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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
本研究提出了一种新的离线强化学习算法SOCD，旨在解决多用户延迟约束调度中的实时决策问题。该算法结合扩散策略网络和无采样批评网络，优化调度策略，提高动态系统性能，降低服务成本。
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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。
- SOCD旨在解决多用户延迟约束调度中的实时决策问题。
- 该算法从预收集的离线数据中学习高效的调度策略。
- SOCD结合了扩散策略网络和无采样的批评网络。
- 该方法成功优化了调度策略，显著提升了动态系统性能。
- SOCD避免了在线交互带来的服务成本与性能损失。
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