arXiv ID:
2605.02705
arXiv 提交日期: 2026-05-04
基于联邦强化学习的不完全信息下高效移动群智感知 / Federated Reinforcement Learning for Efficient Mobile Crowdsensing under Incomplete Information
1️⃣ 一句话总结
本文针对移动用户在不了解全局信息时如何选择感知任务以赚取报酬的问题,提出了一种名为FDRL-PPO的分散式联邦深度强化学习算法,让用户通过本地学习和共享模型来优化策略,从而在保护隐私的同时提高任务完成率、公平性和能效。