RL-Based Delay Minimization for Computation Offloading in IRS- and RHS-Enhanced MEC Systems
Questo articolo propone un framework di apprendimento per rinforzo basato su Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG) per ottimizzare congiuntamente gli sfasamenti dell'IRS, le ampiezze delle antenne dell'RHS e le decisioni di offloading dei task in un sistema di mobile edge computing potenziato da IRS e RHS, minimizzando così significativamente il ritardo complessivo di esecuzione dei task rispetto agli approcci convenzionali.