本文提出了一个基于多智能体强化学习的中介访问框架，使用强化学习解决无线网络中的访问问题，通过调整 MAC 层传输概率来实现最优负载并适应时间变化的负载，同时保持对异构负载的不可知性。

Feb, 2021

本研究提出了一种基于深度强化学习的框架，通过将协议拆分为一组参数模块来优化设计和分析网络协议，并以 DeepMAC 为案例研究，在 802.11 WLANs 中将 MAC 协议分解为一组模块，以了解人工智能技术在网络协议优化方面的应用。

Feb, 2020

本文论述了强化学习在 AI 驱动的 6G 网络中的作用，特别是目前热门的多智能体深度强化学习方法，以及其在移动边缘计算、无人机网络和大规模无线接入等方面的最新研究进展与应用前景。

Nov, 2020

本文提出了一种基于深度强化学习的分布式资源分配技术，用于多代理环境下的认知无线电网络，该网络通过干扰下动态频谱访问与主干网络共存。该技术是分布式的，且不需要与其他代理协调，通过模拟结果可以显示出，该技术能够在有限的学习时间内，找到使性能在 3％之内的策略。

Oct, 2019

本文提出了基于深度强化学习的联合资源管理方法来应对多载波非正交多址系统中的硬件敏感性和不完美连续干扰消除，包括对子载波赋值和功率分配两个迭代子任务的决策过程。经过广泛实验验证，该方法在系统吞吐量和抗干扰能力方面较现有替代方案更加优越，并可以灵活满足用户的个性化服务要求。

Mar, 2021

本文研究了基于模型驱动的电力分配算法在具有干扰多接入信道（IMAC）的无线蜂窝网络中的应用。通过深度强化学习（DRL）的两步训练框架，采用深度 Q 网络（DQN）和深度 Q 学习算法（DQL）从离线学习中获得指定数据集，而对于在线学习过程中的真实数据来说，DQN 可进一步微调。这种方法比现有的 DQL 训练方法更好，具有很好的推广能力。

Dec, 2018

本文探讨了使用强化学习的在线协议合成的概念。 该研究在使用超低复杂度无线收发器的传感器和物联网网络的背景下进行。 该论文介绍了在不同的网络和流量条件下使用 RL 和 Multi Armed Bandit（MAB）（一种特定类型的 RL）来进行介质访问控制（MAC）。 该机制不依赖于载波感知、网络时间同步、碰撞检测和其他低级复杂操作，因此非常适合资源受限的传感器和物联网网络中使用的超简单收发器硬件。

Jan, 2023

本文针对非正交多址技术中的公平资源分配问题，基于强化学习提出了一种高效的资源分配方案，结合深度强化学习算法和 SARSA-learning 算法处理不同网络负载下的差异性问题，并通过数值实验得出在物联网中，非正交多址技术可以比正交多址技术更好地提高系统的吞吐量。

Jul, 2020

该研究使用深度强化学习方法，对毫米波条件下的非正交多址接入进行了功率分配和波束成形的优化，以达到用户总速率最大化，并在模拟结果中表现出较其他方法更佳的效果。

May, 2022

本文提出了一种基于机器学习的分布式可见光通信物联网网络的时分多址（TDMA）算法，该算法基于强化学习算法 Q-learning，并考虑了分布式环境中的同步和数据传输时隙分配问题。结果表明，该算法相较于 CSMA/CA 算法，在网络中能够提供高达 61% 的更高吞吐量和高达 49% 的较低平均延迟。

Nov, 2023