MMSep, 2021
多智能体深度强化学习（MADRL）遇见多用户 MIMO 系统
Multi-agent deep reinforcement learning (MADRL) meets multi-user MIMO systems
Heunchul Lee, Jaeseong Jeong
TL;DR本文提出了一种 MADRL 的方法，即采用 MA-DDPG 框架，在有多个决策制定者并且这些决策制定者只能观测到部分环境信息，且存在多维度动作空间的情况下，在多输入单输出干扰信道系统中联合优化预编码器，来实现可实现速率区域的边界，同时提出了一种解决相位歧义问题的训练方法（PAE），模拟结果表明这种方法在 MISO IFC 系统中可以学习到近乎最优的预编码策略，并且这是第一篇在多个蜂窝、多用户、多天线系统中证明 MA-DDPG 框架可以联合优化预编码器以达到可实现速率区域的边界的研究。