车联网资源受限下的多判别器 WGAN 框架
原文标题：Adaptive Multi-Discriminator WGAN Framework for Resource-Constrained Internet of Vehicles Using Reinforcement Learning and Game Theory
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论文提出自适应多判别器 Wasserstein GAN（MD-WGAN）框架，结合强化学习与博弈论协调，解决车联网中 GAN 训练的资源编排问题。路侧单元用 DQN 智能体选择判别器子集并管理分布式训练，在 NGSIM 轨迹数据上取得最低 RMSE 与 MAE，CPU 利用率降低约 28%。
- 问题
- 车联网中 GAN 训练受资源、拓扑与多目标约束，传统架构难以兼顾精度与开销。
- 方法
- 用 DQN 智能体选判别器子集并管理分布式训练，再用博弈论协调生成器与判别器的训练轮次。
- 结果
- NGSIM 数据上 RMSE 与 MAE 最低，CPU 利用率降低约 28%。
- 影响
- 为边缘/车联网场景下的分布式生成模型训练提供了可落地的资源编排思路。
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