Abstract -I LTE-A cellulära nätverk finns en grundläggande avvägning mellan cellgenomströmning och rättvisa nivåer för förvalda användare som delar samma mängd resurser med ett överföringsintervall (TTI). Den statiska parameteriseringen av den Generalized Proportional Fair (GFF) schemaläggning regeln kan inte upprätthålla en tillfredsställande nivå av rättvisa vid varje TTI när en mycket dynamisk radiomiljö beaktas. Det nya i det aktuella dokumentet syftar till att hitta den optimala politiken för GPF-parametrar för att uppfylla rättvisekriteriet. Av hållbarhetsskäl används flerskiktsperceptronnervnätet (MLPNN) för att vid varje TTI kartlägga det kontinuerliga och flerdimensionella schemaläggningstillståndet till en önskad GPF-parameter. Den icke-linjära funktionen MLPNN tränas TTI-by-TTI baserat på interaktionen mellan LTE schemaläggaren och den föreslagna intelligenta styrenheten. Interaktionen modelleras med hjälp av förstärkande inlärning (RL) principen där LTE schemaläggare beteende modelleras baserat på Markov Decision Process (MDP) egenskapen. Den kontinuerliga aktörskritiska inlärningsautomaten (CACLA) RL-algoritmen föreslås att vid varje TTI välja den kontinuerliga och optimala GPF-parametern för ett givet MDP-problem. Resultaten visar att CACLA ökar konvergenshastigheten till bästa möjliga rättvisa villkor jämfört med andra befintliga metoder genom att samtidigt minimera antalet TTI när schemaläggaren förklaras orättvis.
I REF används olika RL-algoritmer för att anpassa SP-GPF-schemaläggningsregeln vid varje TTI baserat på nätverksförhållandena.
Scheduling policies based on dynamic throughput and fairness tradeoff control in LTE-A networks
{'venue': '39th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks', 'journal': '39th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}