arXiv发布深空通信中继束流管理强化学习框架论文
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arXiv发布深空通信中继束流管理强化学习框架论文
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AI 综述
Sajjad Baghaee 等作者发布论文,提出一套面向接触驱动深空网络的中继侧 Bundle 调度、丢弃与流量控制框架(arXiv:2610.13923)。该场景中,月球与火星的更新经共享缓存中继转发至地球。 方法以超额信息年龄定义面向目标的损失,将中继控制建模为约束半马尔可夫决策过程,并用带掩码的 Lagrangian PPO 求解。作者称 DTNSim 仿真显示其基于年龄的效用与流间公平性优于 FIFO 等基线调度器;该结论为论文自述的仿真结果。论文在 2026 年 10 月 5-9 日于土耳其安塔利亚举行的第 77 届国际宇航大会上报告。
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最新进展10月12日 12:00
用强化学习实现深空通信的面向目标 Bundle 管理与流量控制报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
10月12日
- arXiv:cs.LG用强化学习实现深空通信的面向目标 Bundle 管理与流量控制
该研究提出一套闭环建模与学习框架,用于接触驱动深空网络中的中继侧 Bundle 调度、丢弃与流量控制,月球与火星更新经共享缓存中继转发至地球。方法以超额信息年龄 Δᵢᵉ(t) 定义面向目标的损失,将中继控制建模为约束半马尔可夫决策过程(CSMDP),并用带掩码的 Lagrangian PPO 求解。DTNSim 仿真显示,其基于年龄的效用与流间公平性优于 FIFO 等基线调度器。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。