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

提出了一种基于模型的深度强化学习方法，用于设计短期电压稳定性问题的紧急控制策略，并使用基于深度神经网络 的动态代理模型进行训练，最终在 IEEE 300 总线测试系统上实现了 97.5% 的样本效率和 87.7% 的训练效率。

Dec, 2022

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

该研究论文探讨了一种面向空中无人机的干扰感知联合路径规划和功率分配机制，旨在最大化上行吞吐量并降低地面用户设备的干扰，模拟结果表明该方法可以实现专家级别的性能水平。

Jun, 2023

本文提出了一个基于深度强化学习的方法，用于解决智能反射面支持下的设备对设备通信网络和的和速率优化问题。通过优化发射功率和相位转换矩阵，模拟结果表现优异。

Aug, 2021

本文提出了一种基于深度强化学习的方法，用于共享主要用户和次要用户之间的频谱，并设计了一组空间部署的传感器节点以帮助感知无线环境中的接收信号强度信息，从而使得次要用户可以与主要用户有效地交互以达到传输数据的设定目标状态。

Dec, 2017

本文提出了一种在动态环境中实现数据驱动方法持续学习和优化的方法，通过将持续学习（CL）概念融入到无线系统学习的建模过程中，使学习模型不断适应新的情境，同时不忘记从前几次情境中学习的知识，并针对两种流行的基于深度神经网络的模型进行定制。数值结果表明，所提出的 CL 方法不仅能够迅速而无缝地适应新场景，而且在先前遇到的场景中保持高性能。

Nov, 2020