Abstract-Problemet med distribuerat lärande och kanalåtkomst beaktas i ett kognitivt nätverk med flera sekundära användare. Kanalernas tillgänglighetsstatistik är till en början okänd för sekundäranvändarna och uppskattas med hjälp av analysbeslut. Det finns inget uttryckligt informationsutbyte eller förhandsgodkännande mellan de sekundära användarna. Vi föreslår strategier för distribuerat lärande och tillgång som uppnår orderoptimalt kognitivt system genomströmning (antal framgångsrika sekundära transmissioner) under självspel, dvs. när det genomförs på alla sekundära användare. På motsvarande sätt minimerar vår politik sorgen i distribuerat lärande och tillgång. Vi tar först hänsyn till scenariot när antalet sekundära användare är känt för policyn, och visar att den totala sorgen är logaritmisk i antalet överföringsslots. Vår politik för distribuerat lärande och tillgång leder till ordningsoptimalt beklagande genom att jämföra med en asymptotisk lägre gräns för beklagande inom ramen för en enhetlig politik för lärande och tillgång. Vi överväger sedan fallet när antalet sekundära användare är fast men okänt, och uppskattas genom feedback. Vi föreslår en politik i det här scenariot vars asymptotiska summa beklagar som växer något snabbare än logaritmiska i antalet ankomst- och avgångstider. Index Terms-Cognitive medium passerkontroll, multi-armade banditer, distribuerade algoritmer, logaritmisk ånger.
Dessutom finns en mindre strikt metod också i REF, där antalet sekundära användare (som är fast) uppskattas, så att nästan orderoptimalt beklagande uppnås.
Distributed Algorithms for Learning and Cognitive Medium Access with Logarithmic Regret
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}