모바일 군중 감지(MCS) 시스템에서 MUs는 과제를 수행하고 보상을 받으며, 이는 현실적으로 불확실한 정보 환경에서 효율적인 과제 참여 전략을 필요로 합니다. 연구진은 MUs의 경험과 자원을 기반으로 개별 과제 참여 전략을 학습하는 분산 연합 딥 강화 학습 알고리즘인 FDRL-PPO를 제안했습니다. 실험 결과, FDRL-PPO는 기존 알고리즘보다 과제 완료 비율, 공정성, 에너지 소비량, 충돌 제안 횟수 측면에서 우수한 성능을 보였습니다.