本文研究了基于深度强化学习的无模型无需解析解的动力控制方案在跨单元合作、离线 / 在线集中训练和分布式执行等方面的数学分析和具体实现。 分析和仿真结果表明，DRL 设计在性能、鲁棒性和广泛可用性方面优于基于模型的方法，特别是 actor-critic 深度确定性策略梯度算法，可用于现有资源分配方案。

Jan, 2019

本文提出了一种基于深度强化学习的下行功率分配方案，旨在最大化总网络吞吐量，该方案与传统的功率分配方案相比表现更好，在多小区场景中，通过深度 Q 学习方法实现近似最优功率分配策略，使用遗传算法作为基准来获得近似最优功率分配解。

Apr, 2019

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

本文提出了一个学习框架来优化无线网络的频谱和功率分配，使用两种分别针对离散和连续变量的强化学习算法来同时执行和训练，模拟结果表明该方案优于基于分数规划的算法和以往基于深度强化学习的解决方案。

Dec, 2020

本文提出了一种分布式的深度强化学习资源分配技术，针对协作无线电网络所呈现的多智能体环境及其强化学习过程中可能导致的非平稳环境，通过考虑深度强化学习的特定方面，本文的算法能够迭代地收敛于一个平衡政策，其可用于无需与其他代理协调配合的情况下工作。仿真结果表明，与等效的基于 Q 表的 Q 学习算法相比，所提出的技术具有更快的学习性能，并能够在足够长的学习时间内在 99% 的情况下找到最优策略。此外，对于与等效的基于表格的实现相比，仿真结果显示出我们的 DQL 方法只需要不到一半的学习步骤才能实现相同的性能。此外，证明了在未协调交互的多无线电情景中使用标准的单智能体深度强化学习方法可能无法收敛。

May, 2022

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

本文提出了使用多智能体深度强化学习机制的分布式资源管理和干扰抑制方案。该框架通过使智能体作出决策，从而解决了干扰和资源分配的问题。模拟结果表明，这种方法具有比分散式基线更高的性能，在与集中式信息论基线相媲美的同时，模型的鲁棒性得到了验证。

Feb, 2020

本文提出了一种基于深度学习的资源分配策略，通过优化带宽和传输功率来最小化基站的总功耗，并使用级联结构的神经网络和深度迁移学习来应对无线网络中的非平稳性。实验结果表明，相对于全连接神经网络，在 QoS 保证方面，级联神经网络的性能更好。

Mar, 2020

基于优化理论的深度强化学习框架被介绍用于联合设计控制和通信系统，并针对最小化功耗目标，在满足通信系统的调度性和速率约束以及控制系统的稳定性约束的前提下，通过优化理论和深度强化学习两个阶段的组合来实现，该方法在大量的模拟实验中表现出优于优化理论和纯深度强化学习方法的性能，接近最优性能且复杂度较低。

Nov, 2023

本文介绍了一种利用强化学习优化功率控制和速率自适应的无线系统的新框架，包括系统状态特征的建模、奖励函数的设计和控制策略的学习方法，并通过系统级模拟验证了能够显著降低功耗并在系统用户之间实现公平的功率控制策略。

Nov, 2016