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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
张铖
朱家烨
刘泽宁
黄永明
机构
东南大学移动通信全国重点实验室
网络通信与安全紫金山实验室
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023年第12期86-98,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62225107,No.62271140)
江苏省前沿引领技术基础研究重大基金资助项目(No.BK20222001)
江苏省创新创业人才计划基金资助项目(No.JSSCBS20211332)。
文摘
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。
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
Keywords
heterogeneous network
cell range expansion
multi-agent reinforcement learning
value decomposition net-work algorithm
分类号
TN92 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多智能体强化学习的异构网络CRE偏置动态优化算法
张铖
朱家烨
刘泽宁
黄永明
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2023
1
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