Abstrakt. Bristen på och de stora variationerna i länkbandbredden i trådlösa nät har motiverat utvecklingen av adaptiva multimediatjänster i mobila kommunikationsnät, där det är möjligt att öka eller minska bandbredden i enskilda pågående flöden. I detta dokument undersöks frågorna om kvaliteten på de tjänster (QoS) som tillhandahålls i sådana system. I synnerhet, call antagningskontroll och bandbredd anpassning är formulerade som ett begränsat Markov beslutsproblem. Den snabba ökningen av antalet stater och svårigheten att uppskatta sannolikheten för övergång i praktiska system gör det mycket svårt att använda klassiska metoder för att hitta den optimala politiken. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt som använder en form av rabatterad belöning förstärkning lärande som kallas Q-learning för att lösa QoS provisioning för trådlös adaptiv multimedia. Q-learning kräver inte någon explicit övergångsmodell för att lösa Markovs beslutsproblem. Därför kan mer allmänna och realistiska antaganden tillämpas på den underliggande systemmodellen för detta tillvägagångssätt än i tidigare system. Dessutom kan det föreslagna systemet på ett effektivt sätt hantera problemet med tillhandahållande av trådlösa adaptiva multimedia QoS. Överlämningssannolikhet och genomsnittlig tilldelad bandbredd betraktas som QoS-begränsningar i vår modell och kan garanteras samtidigt. Simuleringsresultat visar att det föreslagna systemet är effektivt i adaptiva mobilnät för multimedia.
Det föreslagna systemet i REF övervägde att släppa sannolikheten och de genomsnittliga tilldelade bandbreddsbegränsningarna samtidigt, för att uppnå optimal CAC (Call Admission Control) och bandbreddstilldelningspolicyer som kan maximera nätverksintäkterna och garantera QoS-begränsningar.
Efficient QoS Provisioning for Adaptive Multimedia in Mobile Communication Networks by Reinforcement Learning *
{'venue': 'Mobile Networks and Applications', 'journal': 'Mobile Networks and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}