下一代无线网络中，生成式人工智能（Generative AI，GAI）模型的应用可以提升资源分配和网络性能优化，解决传统优化技术面临的挑战。

May, 2024

使用生成式人工智能（GAI）来提高深度强化学习（DRL）算法的性能，解决样本效率低和泛化能力差的问题，通过介绍经典的 GAI 和 DRL 算法及其应用，并展示了 GAI 增强 DRL 算法的实际集成框架，提供了一个基于无人机辅助的近场 / 远场通信的案例研究来验证框架性能，并介绍了几个未来的研究方向。

May, 2024

本文研究了光学卫星通信（OSGC）中的自适应光学系统问题，并提出了使用强化学习（RL）来减小系统的延迟、大小和成本，通过与低成本四分之一光电二极管进行交互来学习控制策略的方案，并开发了一个 AO RL 环境来评估 RL 的性能。实证分析表明，PPO 优于 Soft-Actor-Critic 和 Deep Deterministic Policy Gradient，并且在 250 次训练之后，PPO 收敛到理想 Shack-Hartmann 传感器所能获得的最大奖励的 86％，表明强化学习在无波阵面传感器的 OSGC 中具有潜在的优势。

Mar, 2023

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

为了解决 6G 全球通信的需求，本文开发了用于模型建立的生成型人工智能代理，并应用混合专家方法设计传输策略。通过结合多个专业组件的专业知识，并利用生成代理所提供的问题求解，验证了该方法在解决问题上的准确性和有效性。

Apr, 2024

通过多个关键接入点（APs）和自适应重构智能表面（STAR-RISs）的新型网络架构，该研究论文提出了应对室内通信中干扰抑制、功耗和实时配置方面的挑战的解决方案，并采用多智能体深度强化学习（MADRL）来优化 STAR-RIS 的控制。通过模拟实验，论文证明了与基准方法相比，网络效用显著提高。

Jun, 2024

研究同时实现高样本效率和卓越绩效的深度强化学习模型，将挑战分解为两个经典强化学习问题，数据丰富性和探索 - 开发权衡，并通过对行为策略的能力和多样性进行显式建模和控制、采用单调数据分布优化技术进行选择 / 采样分布的精细和自适应控制等手段来同时解决这两个挑战，最终将这个过程整合到广义策略迭代中，提出了更为通用的广义数据分布迭代技术，并在 Arcade Learning Environment 上获得了超越 22 个人类世界纪录的最新性能。

Jun, 2022

我们研究并开发了一种深度强化学习（DRL）方法，用于自适应流量路由，该方法利用深度图卷积神经网络（DGCNN）在 DRL 框架中学习流量行为，并通过 Q 值估计选择路由路径，实现对流量动态的快速适应。与 OSPF 协议相比，实验结果表明了该框架的有效性和适应性，在增加网络吞吐量高达 7.8% 和减少 16.1% 的流量延迟方面取得了显著效果。

Feb, 2024

本文介绍了一种基于 O-RAN 模块和分布式代理合作，利用注意力机制的深度强化学习（ADRL）技术，以实现更好的网络性能，通过有效信息提取和实现泛化，提出了在分布式代理之间引入值 - 注意力网络来实现可靠和最优决策。模拟结果证明，与其他深度强化学习基线方法相比，该方法显著提高了网络性能。

Jun, 2023

本文介绍了一种基于光子技术和强化学习的主动学习机制的设计方案，包括 SARSA, Q-learning 和 projective simulation 等算法。该方案可实现抽象和概括机制，并且具有可扩展性和可移植性。

Jul, 2019