本文提出了使用多智能体深度强化学习机制的分布式资源管理和干扰抑制方案。该框架通过使智能体作出决策，从而解决了干扰和资源分配的问题。模拟结果表明，这种方法具有比分散式基线更高的性能，在与集中式信息论基线相媲美的同时，模型的鲁棒性得到了验证。

Feb, 2020

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

本文提出了一个基于多智能体强化学习的中介访问框架，使用强化学习解决无线网络中的访问问题，通过调整 MAC 层传输概率来实现最优负载并适应时间变化的负载，同时保持对异构负载的不可知性。

Feb, 2021

本研究使用强化学习方法，将两个设备间的无线通信建模为优化双向通信策略的问题，以此解决传统无线通信领域所面临的问题，如人工频谱稀缺、无法动态分配频率等。实验结果表明所提出的方法具有优越的学习能力和智能性。

Jan, 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

本研究提出了一种名为 SchedNet 的多智能体强化学习框架，其中智能体能够自主学习如何安排通讯、编码消息以及根据接收到的信息选择动作，并在合作通讯与导航以及捕猎等不同应用场景下展示了比其他机制更显著的表现差距，达到 32% 至 43% 的性能优势。

Feb, 2019

无线网络中的动态优化策略是一个重要的研究领域，本文提出了一种使用图神经网络的方法，将分布式代理之间的动态相互作用建模，并在网络优化问题中实现了较好的泛化能力验证

Nov, 2023

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

该文章回顾了多智能体强化学习算法在大型控制系统和通信网络方面的最新进展，主要关注不同协调协议下的分散设置，并从分布式优化的视角突出了强化学习算法从单一智能体到多智能体系统的演变，强调多智能体强化学习与分布式优化、信号处理之间的合作，并总结了未来的发展方向与挑战。

Dec, 2019

本文研究智能城市中的交通信号优化控制问题，通过多智能体强化学习的新分散控制架构和图学习算法，提出了一种新的去中心化控制策略，增强了环境可观测性以抓取交通信号的时空关联性，实验证明该方案优于现有的分散算法。

Nov, 2023