Contribution-Aware Federated Edge Learning for Robust Resource Allocation in Massive IoT Networks
यह शोध पत्र एक योगदान-जागरूक फेडरेटेड एज लर्निंग एल्गोरिदम (CA-FE-MADDPG) प्रस्तावित करता है जो स्पेक्ट्रम हस्तक्षेप, अनुचित क्रेडिट आवंटन और विशाल IoT नेटवर्क में पर्यावरणीय गैर-स्थिरता को संबोधित करने के लिए स्थानिक हस्तक्षेप मॉडलिंग, सूक्ष्म दंड तंत्र और ह्यूरिस्टिक-निर्देशित प्रारंभिक अवस्था का एकीकरण करता है, जिससे सिस्टम थ्रूपुट, एक्सेस दर और सेवा की गुणवत्ता में महत्वपूर्ण सुधार होता है।