提出了使用深度强化学习 (DRL) 算法的开放无线接入网络 (O-RAN) 切片的转移学习 (TL) 辅助方法，通过政策复用和蒸馏转移学习方法实现了快速收敛和改进泛化能力，显著提高了初始奖励值和收敛场景百分比，减少了奖励方差。

Sep, 2023

本文针对 5G 及更高版本中的高复杂度无线资源管理问题，通过引入基于深度强化学习的云计算和分布式决策方案，并结合压缩算法和空间迁移学习，提出一种实现绿色深度强化学习的架构和算法，为实现绿色智能设备带来了潜在的解决方案。

Oct, 2019

提出了一种基于数字孪生增强的强化学习框架，旨在优化网络资源管理的性能和可靠性，此框架在物理网络中应用传统的强化学习面临多个统一挑战，包括有限的探索效率、收敛速度缓慢、长期性能较差以及在探索阶段的安全问题。

Jun, 2024

本文论述了强化学习在 AI 驱动的 6G 网络中的作用，特别是目前热门的多智能体深度强化学习方法，以及其在移动边缘计算、无人机网络和大规模无线接入等方面的最新研究进展与应用前景。

Nov, 2020

本文综述了应用深度强化学习方法来解决网络安全领域中的复杂、动态和高维防御问题的 DRL 方法，并强调了 DRL 在网络物理系统，自主入侵检测和通过游戏模拟来应对网络攻击的策略防御方面的价值，同时也提出了对未来 DRL 网络安全研究发展的建议。

Jun, 2019

通过综述方法与开放问题对最近几年来 RL 的安全和稳健性的相关研究工作进行总结，本文主要关注 RL 系统在现实场景中的安全性和稳健性挑战，探讨了算法、伦理和实践考虑等方面的主要维度以及如何增强 RL 代理的安全性和稳健性，同时讨论了环境因素和人的参与等影响因素，最后提出了一个实用的检查清单，以帮助从业者在各个应用领域负责任地部署 RL 系统。

Mar, 2024

此篇论文介绍了多智能体深度强化学习的不同方法，包括非静态性、部分可观测性、连续的状态和操作空间、多智能体训练机制、多智能体转移学习，并分析和讨论了这些方法的优缺点及其相关应用，旨在促进更加健壮和高效的多智能体学习方法的发展。

Dec, 2018

本文研究了深度强化学习在异构无线网络的 MAC 协议中的应用，通过观察环境、采取行动和获得回报，DLMA 节点可以学习一种最优的 MAC 策略，以实现多个时隙网络的协调共存。

Dec, 2017

本研究探讨了深度强化学习在网络切片资源管理中的应用，并通过广泛的模拟比较实现了无线电资源切片和基于优先级的核心网络切片等场景中深度强化学习的优势。同时，从一个更广泛的视角讨论了在网络切片中应用深度强化学习可能面临的挑战。

May, 2018

提出了一种新的语义感知 CDRL 方法，通过一种新的异构联合 DRL 算法实现了多智能体在无线网络中高效协作，并优化了训练损失和无线带宽分配以满足实时任务的时间限制。与现有算法相比，该方法表现出更优异的性能。

Nov, 2021