Энергоэффективная обучаемая модель динамической ставки для будущей беспроводной сети

В статье представлена энергоэффективная обучающая модель аукциона частот, основанная на его динамическом процессе. Предложенная модель обучения базируется на искусственном интеллекте. Рассмотрены требования по установлению цены предложения на основе информации о предыдущих ставках других пользователей в системе. Применяя Q-обучение, можно сократить количество потребляемой энергии за файл, отправленный для пользователей обучения. Описаны изменения традиционного процесса Q-обучения и объединение его с Байесовским обучением из-за недостатков Q-обучения. Это помогает ускорить процесс поиска, тем самым уменьшая потребление энергии системой.