该论文提出了一种新的多智能体强化学习算法，使用图神经网络结构进行全局优化移动网络配置，实现对移动网络的优化。

Jan, 2023

通过持续强化学习控制策略，我们设计了一种方法来解决在新的无线网络站点部署单元级参数优化策略所需的长时间延迟问题。仿真结果显示，与重新初始化和重新训练的基线相比，所提出的系统能够在不减少优化效益的情况下缩短端到端部署时间。

Apr, 2024

本研究比较了深度确定性策略梯度（DDPG）和多目标贝叶斯优化（BO）两种方法，并利用实验表明 BO 比 DDPG 收敛更快，少用两个数量级的计算。这些结果表明数据驱动技术可以有效地进行无线蜂窝网络的覆盖和容量自优化。

Oct, 2020

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

通过一种基于模型的强化学习方法，优化了控制实际系统的非可微控制器和基于规则的策略，取得了良好的样本效率。实验结果表明该方法在多种摆臂机器人控制任务中明显优于现有的基于模型的方法，并成功应用于电信领域。

Nov, 2022

本研究将离线策略强化学习拓展至多智能体情景中，并利用强调时间差分学习来评估和提高目标策略的协作效应，进而提出了一种新的多智能体离线策略演员 - 评论家算法，并证明了收敛性。

Mar, 2019

提出了一种通过无线信道共享本地信息并使用接收到的聚合波形来更新策略参数的无线联合策略梯度算法，并研究了噪声和信道失真对算法收敛性的影响，确定了通信和采样的复杂度以找到一个近似稳定点，并通过模拟结果展示了算法的有效性。

Oct, 2023

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

本文提出了一种可扩展的强化学习方法，用于同时路由和频谱访问无线自组网中的信号传输，根据邻居节点的地理位置信息智能地制定联合路由和频谱分配决策。

Dec, 2020