本文研究了在曼哈顿网格车辆间通信网络中，基于信息年龄感知的无线电资源管理问题，通过马尔可夫决策过程的方法，使用长短时记忆模型和深度强化学习技术提出了一种去中心化的策略，实现每个车辆用户设备 - 对之间的最优消耗和信息更新。实证分析表明，所提出的算法能够显著地提高性能。

Aug, 2019

提出了一种基于可重构智能表面的车联网网络方案，利用信息时代模型和负载传输概率模型来优化车辆与基础设施之间的时效和车辆之间的稳定性，通过软性演员 - 评论家算法以最小化信息时代和优先传输负载的方式，使用驻波状态下 AI-B 图方案控制车辆的资源分配和相移控制，仿真结果表明该算法在收敛速度、累积奖励、信息时代性能和负载传输概率等方面胜过其他算法。

Jun, 2024

本文提出了一种面向车联网的信息时代感知传输功率和资源块分配技术，利用高斯过程回归方法实现在线无中央控制机制的网络动态学习，实时预测未来 AoI，最小化 AoI 超过阈值的概率，并取得了 50% 以上的效果提升。

Nov, 2019

本文提出一个基于强化学习的框架，以最小化道路碰撞、最大化通信数据速率的目标，同时优化自动驾驶车辆的网络选择和驾驶策略。通过将问题转化为马尔可夫决策过程并基于深度 Q 学习来优化加速度、减速度、变道和车辆 - 基站分配等行为，实现了安全驾驶和以改进的连通性。

Aug, 2022

基于强化学习的创新解决方案可以解决城市区域自主车辆的路径规划问题，同时考虑驾驶时间和数据传输需求，通过优先选择高带宽道路来满足数据传输要求，并最小化驾驶时间，相较于不考虑交通和带宽的基准路线规划方法，该解决方案表现更好。

Sep, 2023

本研究基于 DSRC，使用强化学习算法研发一种部分可观测智能交通系统，能够有效降低交叉口内车辆的平均等待时间，即使检测速率较低。

Jul, 2018

本文基于深度强化学习，开发了一种分散资源分配机制，应用于车对车（V2V）通信中，在无单播和广播场景下均可使用。根据分散的资源分配机制，一个自治体、一个 V2V 链路或一辆车，可以在不要求或等待全局信息的情况下，做出决策，查找传输的最佳子带宽和功率水平。由于所提出的方法是分散的，因此仅产生有限的传输开销。根据仿真结果，每个自治体可以有效地学习，以满足对 V2V 链路的严格延迟约束，同时将干扰降至最低。

May, 2018

本文提出了一种基于深度强化学习的分散式资源分配机制，以优化车对车通信系统的信道和功率分配，同时减小对车对基础设施通信系统的干扰。

Nov, 2017

合作智能交通系统依赖一套车到车（V2X）应用来提高道路安全。本文提出了一种智能可扩展的混合车载通信架构，利用多种无线接入技术的性能满足这些应用的需求，并基于深度强化学习提出一种通信模式选择算法来最大化网络可靠性并限制资源消耗，通过车队编队场景的数值结果验证了混合车载通信架构相比静态车载选择策略和多准则决策选择算法可将数据包接收率提高 30％以及资源消耗方面冗余通信模式效率提高 20％。

Apr, 2024

本文研究了细胞 V2X 通信的传输模式选择和资源分配问题，将其制定为马尔可夫决策过程，提出了基于深度增强学习的去中心化算法，同时开发了基于图论的车辆聚类算法和分布式学习算法。实验结果表明，所提出的算法优于其他分布式基线算法，并验证了两个时间尺度的联邦 DRL 算法在新激活的 V2V 对中的优越性。

Feb, 2020