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

本文提出了一种分布式执行的动态功率分配方案，基于无模型深度强化学习技术，通过收集 CSI 和服务质量（QoS）信息，每个发射机适应自己的发射功率，旨在最大化加权和速效用函数，可特化为实现最大总速率或比例公平调度。本方案特别适用于系统模型不精确，CSI 延迟不可忽略的实际场景，能够在真实时间内实现几乎最优的功率分配。

Aug, 2018

本文提出了一种基于深度学习的功率控制算法，用于解决无蜂窝网络下具有最大最小用户公平性问题的大规模多输入多输出系统中的最大最小速率优化问题，使用无监督学习的方法使深度神经网络学习最佳用户功率分配方案，模型训练快速且灵活，性能显著且具有较低的计算复杂度和快速实现优势，同时提出了一个在线学习阶段，在处理速度较快的情况下实现了接近最优的性能。

Feb, 2021

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

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

本文研究了细胞 V2X 通信的传输模式选择和资源分配问题，将其制定为马尔可夫决策过程，提出了基于深度增强学习的去中心化算法，同时开发了基于图论的车辆聚类算法和分布式学习算法。实验结果表明，所提出的算法优于其他分布式基线算法，并验证了两个时间尺度的联邦 DRL 算法在新激活的 V2V 对中的优越性。

Feb, 2020

本文阐述了在 5G 和 B5G 网络的资源调度问题上应用深度学习模型的相关体系结构和数据训练程序，并提供了现有基于深度学习模型在无线网络资源分配问题方面的最新研究进展。同时，介绍了一种基于监督学习的深度学习模型，在多小区网络中解决子带和功率分配问题。使用遗传算法生成的数据，首先根据数据训练模型，然后测试所提出的模型的准确性，仿真结果表明，训练的深度学习模型可以在 86.3％的时间内提供期望的最优解。

Aug, 2018