Nov, 2023

通过自适应图形的无线网络中的多智能体强化学习功率控制

PDF
TL;DR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
wireless networksmulti-agent deep reinforcement learningpower controlgraph neural networkscollective decision-making
发现论文，激发创造
  • 电力系统拓扑优化的多智能体强化学习

    该论文提出了一种适用于扩展动作空间的分层多智能体强化学习 (MARL) 框架，利用电网固有的分层结构，用于管理大规模的电力网络，并且实验结果表明该框架的性能与单智能体强化学习方法相当。

    Oct, 2023

  • 深度强化学习遇见图神经网络：探索一种路由优化用例

    本篇论文提出在 Deep Reinforcement Learning 技术中，将 Graph Neural Networks 集成进 DRL 代理中，以解决网络拓扑的泛化问题，并在路由优化的用例中测试并评估其性能，结果表明，在未曾训练过的网络拓扑中，DRL+GNN 代理能够胜过目前最先进的解决方案。

    Oct, 2019

  • 基于图卷积神经网络的多智能体强化学习：电力市场发电策略的最优化竞价策略

    本研究提出了一种基于 DRL 和 GCN 的分布式学习算法，使代理人能够通过从环境中获取反馈来改进投标策略并增加利润，同时将空间系统拓扑的信息输入到 GCN 中，帮助代理人了解系统结构并提高决策的准确性。在 IEEE 30-bus 系统和 IEEE 39-bus 系统的测试中表明该算法具有较好的泛化能力和更高的利润。

    Aug, 2022

  • 野火管理资源分配的图神经网络通信层协作自适应多智能体强化学习

    提出一种基于多智能体强化学习和图神经网络通讯层的方法，在火灾管理资源分配中，通过通信环境特征和部分可见火灾，实现协作分配资源，优于贪心启发式基线和单智能体设置，并展示了自动课程和开放性对其泛化能力的改善。

    Apr, 2022

  • AI-Enabled 无线网络的单智能体和多智能体深度强化学习：教程

    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

  • 基于多智能体深度强化学习的无线网络资源管理

    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

  • SDWN 中基于多智能体深度强化学习的智能组播路由方法

    本文提出了一种基于多智能体深度强化学习的新型组播路由方法，该方法应用于软件定义的无线网络环境中，灵活配置网络并获得网络状态信息。使用单跳动作策略和奖励函数解决多智能体合作下的多个子问题，并采用分散式训练方法相结合的迁移学习机制来加速收敛并提高吞吐量、延迟、丢包率等性能，模拟实验表明 MADRL-MR 方法可以建立更智能的组播路由。

    May, 2023

  • 基于分布式网络的电动车充电控制的联邦强化学习

    电动车充电控制中的多智能体深度强化学习方法结合了多电动车充电与放电过程以及射线分布网络的优化功率流，通过联邦式深度强化学习算法来有效地学习最佳的充电控制策略，从而平衡车辆与电网之间的利益和减少驾驶员的焦虑情绪。

    Aug, 2023

  • 基于图形的多智能体强化学习的协同信息传播学习

    利用多智能体强化学习的分散式 POMDP 方法，通过图卷积强化学习和动态注意力技术实现信息传播，提供了可靠的协作信息传播解决方案。

    Aug, 2023

  • 使用图形 Q 网络的多智能体强化学习在天线调谐中的应用

    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