基于深度 Q 学习架构的多用户 MIMO 系统中的频率调度问题的调度器，使用分支行动方式实现子频段之间的并发传输，优化全局收益并满足实时系统的短推理时间要求。

Jun, 2024

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

提出了一种使用多智能体深度强化学习的机制来管理无线电资源，从而在最大化用户吞吐量和保证公平分配资源之间取得平衡。

Jun, 2019

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

本文旨在研究一种利用强化学习算法在无线多业务系统中处理无线电资源分配问题的方法，通过在本地环境中与局部互动来寻找策略，实现了关于 9LTE 系统满足保证和 QoS 约束的无线资源分配。此外，通过计算模拟，本文与文献中的最新解决方案进行比较，并展示了后者在吞吐量和故障率方面近乎最优的性能。

Mar, 2020

本文提出一种新型的动态频谱共享方案，并使用深度强化学习算法基于蒙特卡罗树搜索进行资源分配，该方案能够在考虑未来网络状态的情况下执行操作，比当前的其他方案表现更好。

Feb, 2021

本研究旨在提出一种新颖的聚类协议 LEACH-RLC，通过混合整数线性规划 (MILP) 的策略选择聚类头和节点到聚类的分配，以及集成强化学习 (RL) 代理以最小化控制开销，实现降低能耗并提高网络性能的目标。通过大量的模拟实验，结果表明 LEACH-RLC 相较于传统的 LEACH 和 LEACH-C 具有卓越的性能，展示了提高网络寿命、降低平均能源消耗和最小化控制开销的特点。该提议对于推动无线传感器网络的效率和适应性的进步以及解决物联网部署中面临的关键挑战具有重要的贡献。

Jan, 2024

本篇研究论文讨论如何使用深度学习方法，通过利用发射机和接收机之间的地理位置，不需要通道估计，对干扰链路的优化调度算法，提出了一种新的神经网络结构。并针对现有的基于模型的方法提出了相对公正的基于比例的调度方法。实际测试表明，该方法可适用于大型网络和不同链路密度的部署，并有效地提高了网络效用。

Aug, 2018

本文在最小化数据中心网络中的工作调度时间方面进行了深入研究，提出了一种基于深度强化学习的改进方法并将其扩展到多个服务器群集，结果表明，相比于传统的资源分配算法，深度强化学习方法在各种复杂环境中有着出色的性能表现。

Nov, 2017

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