马尔可夫决策过程是一种解决多阶段动态规划问题的强大工具。然而，当决策的次数是随机的时候，现有经典马尔可夫决策过程算法无法解决这个问题。

电子与电气工程系硕士生吕博杰在王锐副教授的指导下，对此问题进行了深入探索。功夫不负有心人，吕博杰成功开发出一种算法，可以求出该问题的渐进最优解。在贡毅教授的帮助下，吕博杰用已经开发出的算法对无线缓存网络进行资源调度，从而降低基站端的资源消耗。该工作于近期发表在《IEEE通信会刊》上。

电子系硕士生吕博杰和博士生洪云聪在王锐副教授的指导下，开发出一种值函数的近似方法，而且该方法的近似误差被严格限制住，从而保证算法的优秀性能。近期，该工作发表在优秀的国内期刊《通信与信息网络学报》上。

论文信息：

[1] B. Lv, R. Wang, Y. Cui, Y. Gong and H. Tan, “Joint Optimization of File Placement and Delivery in Cache-Assisted Wireless Networks with Limited Lifetime and Cache Space”, to appear on IEEE Transactions on Communications.

[2] B. Lv, Y. Hong, H. Tan, Z. Hua and R. Wang, “Cooperative Jobs Dispatching in Edge Computing Network with Unpredictable Uploading Delay” to appear on Journal of Communications and Information Networks. (Invited Paper)