2019年IEEE全球通信大会（2019 IEEE Global Communications Conference： GLOBECOM）于12月9日至13日在美国夏威夷科纳召开。GLOBECOM是IEEE通信领域的两大旗舰会议之一，涵盖了大数据、物联网、雾/边缘计算、云计算、认知无线电、移动计算等众多前沿研究领域。此次大会的主题为“革命性通信”，包括不同研究领域的主题演讲, 教程, 以及学术和技术研讨会等活动。此次，我和研究组内的两名同学（黄曦，常益嘉）以及邵子瑜老师一同参加了该会议。
我的论文《Neural Task Scheduling with Reinforcement Learning for Fog Computing Systems》成功被该会议接收。这篇论文主要研究了雾计算系统中的任务调度问题。由于现有的基于学习的调度策略只能处理固定数目的任务，这可能会导致次优的调度或者资源浪费。为了解决这一问题，在本文中，我们使用深度加强学习（Deep Reinforcement Learning）技术设计并训练了一个进行调度决策的代理器（Agent）。其中，为了满足灵活处理任务数目动态变化的调度需求，代理器的设计采用了指针网络 （Pointer Network）架构和长短期记忆（Long Short-Term Memory）机制。我们进行了大量的仿真来展示所设计调度器（NTS）的优越性。与传统的启发式调度策略相比，NTS能够取得更低的平均任务slowdown（任务完成时间除以任务执行时间）。另外，与已有的基于DRL的调度器DeepRM相比，NTS更加灵活，在动态网络环境下表现得更好。
2019年12月8日，我从上海飞往夏威夷，由檀香山转机至科纳，于当地时间8号下午一点钟抵达会议酒店。我的汇报安排在10号下午四点钟的“云计算、网络与存储（SAC-CCNS2）”研讨会。在此之前，我重复练习演讲稿，熟悉幻灯片。演讲当天，由于准备充分，演讲过程十分流畅，并且在16分钟内准时完成。在剩余的两分钟问答时间中，我回答了听众提出的一些问题，使大家对于此工作有更深入的了解。
除了展示自己的工作，我也参加了其他与会者的报告。通过听取与我研究方向相关的演讲，我学习到了其他研究者的建模，算法设计等技术；通过听取其他研究方向的演讲，我也大致了解了这一领域中研究者们还在研究哪些新的问题，从而为自己未来的研究打下基础。总体而言，通过参加这次会议，我学习到了许多对未来科研有助益的知识，不虚此行。
最后，由衷感谢学校及邵子瑜老师对于此次参会的大力支持！
图1：大会迎宾板前留影
图2：在云计算、网络与存储研讨会上展示研究工作
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