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基于多智能体强化学习的异构网络CRE偏置动态优化算法 被引量:1
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作者 张铖 朱家烨 +1 位作者 刘泽宁 黄永明 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期86-98,共13页
为应对无线网络用户激增导致的高吞吐量需求,针对宏微异构网络干扰场景,提出一种基于多智能体强化学习的小区范围扩展(CRE)偏置动态优化算法。基于协作多智能体强化学习的值分解网络框架,通过合理利用并在微微基站间交互系统内用户分布... 为应对无线网络用户激增导致的高吞吐量需求,针对宏微异构网络干扰场景,提出一种基于多智能体强化学习的小区范围扩展(CRE)偏置动态优化算法。基于协作多智能体强化学习的值分解网络框架,通过合理利用并在微微基站间交互系统内用户分布及其所受干扰水平,实现所有微微基站的个性化CRE偏置值在线本地化决策。仿真结果表明,与CRE=5 dB、分布式Q-Learning算法相比,所提算法在提高系统吞吐量、均衡各基站吞吐量及改善边缘用户吞吐量方面具有明显优势。 展开更多
关键词 异构网络 小区范围扩展 多智能体强化学习 值分解网络算法
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