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Research

研究方向

我目前就读于哈尔滨工业大学（深圳）信息科学与技术学院，就读专业为电子信息（信息与通信工程）。

我目前主要关注的方向是天基算力网（低轨道卫星通信网络）中的智能算力感知路由，涉及到的问题背景是卫星为基础搭建的太空算力基础设施。卫星算力路由主要解决的问题是，在高动态、资源受限的卫星网络环境中，如何智能、高效地调度稀缺的算力与网络资源，以满足多样化的任务需求。它的核心目标是为每个计算任务动态找到一条从数据源到计算节点的最佳传输路径。通俗来说，就是要解决“谁来算”“谁来传”的问题。为了解决这些问题，目前主要涉及的方面有图神经网络（GNN）与图注意力机制、深度强化学习决策、多智能体强化学习、拆分学习/联邦学习。另外，将语义模型加入到路由决策当中也是我后续会关注的问题。

目前，我正在进行的重点有以下三方面

1. 深度强化学习方法决策路由： 使用DQN、PPO、MAPPO等算法的改进方法对路由进行决策，克服动态拓扑问题。
2. 图机器学习与图神经网络： 利用时变图、时空图等对低轨卫星网络进行建模，分析拓扑、路由与资源分配问题。
3. 语义模型的嵌入： 针对不同的计算任务，通过语义模型进行划分从而进行自适应的动态路由决策。
4. 星上模型的训练与推理： 针对星上计算资源进行的联邦学习、拆分学习是路由决策的重要考量因素。

科研项目

• 项目 A｜天基算力网算力路由（进行中） 当前重点在于文献调研与方法学习，找到合适的切入点进行进一步研究。

数据集与软件

• Python： 模型训练推理的语言基础
• Obsidian： 常用的笔记软件，以及文献关系图谱展示
• Zotero： 文献阅读翻译工具

Publications

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