Jan, 2022

一种基于深度强化学习的预设狄利克雷功率分配策略

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TL;DR本研究提出了用于连续分配问题的 Dirichlet 策略，在问题求解速度、性能和超参数稳健性方面比 Gaussian-softmax 策略更优。此算法被应用于需要优化高效与可持续发展的多电源系统，研究结果表明其在提高系统效率和可维护性，延长使用寿命等方面表现良好。
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发现论文，激发创造
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    Jan, 2022

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    Jul, 2023

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    Mar, 2024

  • 一个用于多小区网络下行功率分配的深度 Q 学习方法

    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

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    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