本文探讨了在 5G 等新型网络中，如何平衡学习过程和用户数据平面的资源需求，并提出了一种动态策略来达成资源的有效利用和数据保障。研究结果表明，该方法在减少对用户 QoS 干扰的同时，可以比传统静态分配方法更快地达到高效的资源分配策略，达到了一个近似理想离线联邦学习解决方案的性能。

Jun, 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

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

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

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

通过将多任务学习应用于机器学习算法中，结合 Elastic Weight Consolidation 和 Gradient Episodic Memory 的方法，并与增强训练数据分布的现有技术进行比较，本研究证明多任务方法对处理医疗领域等特殊需求的稀有重大事件有很高的效果。

Apr, 2023

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

本文提出了基于深度强化学习的联合资源管理方法来应对多载波非正交多址系统中的硬件敏感性和不完美连续干扰消除，包括对子载波赋值和功率分配两个迭代子任务的决策过程。经过广泛实验验证，该方法在系统吞吐量和抗干扰能力方面较现有替代方案更加优越，并可以灵活满足用户的个性化服务要求。

Mar, 2021