Ich werde projektbezogene ML und MARL für drahtlose Kommunikationsprojekte

Ich unterstütze Forschung und Projekte im Bereich Edge Computing, drahtlose Netzwerke und intelligente Ressourcenverwaltung mit ML, MARL und GNNs.

Was ich für dich tun kann

• Aufgaben-Offloading mit teilweisem oder vollständigem Offload entwerfen
• MARL-Umgebungen für verteilte Entscheidungsfindung aufbauen
• Implementierung von DDPG, PPO, MADDPG und ähnlichen Methoden
• Drahtlose Kanäle, Interferenzen und Bandbreitenlimits modellieren
• Ressourcenzuweisung auf Geräte- und Serverseite simulieren
• Belohnungen entwerfen, die Verzögerung, Energie und Kosten ausbalancieren
• Vergleich mit Baselines wie nur lokal, nur Offload und DQN

Warum mich wählen

Ich arbeite mit realistischen Edge-Cloud-Einstellungen, die zeitvariable Kanäle, Warteschlangen, Mobilität und strenge Deadlines umfassen, und nutze sowohl dezentrales als auch CTDE-Training, damit dein Modell auf große Netzwerke skalieren kann.

Mögliche Projektarten

Simulation von drahtlosen Edge-Netzwerken mit MARL, gemeinsame Aufgaben- und Ressourcenverwaltung, GNN-Modelle für Kommunikation/Offloading sowie Optimierung von Energie, Verzögerung und Zuverlässigkeit für Forschungsprojekte.

Lieferumfang

Sauberer Python-Code, klare Erklärungen, Ergebnisse mit Diagrammen und ein optionaler Kurzbericht, der für wissenschaftliche Arbeiten geeignet ist.