I den här artikeln utvecklar vi en decentraliserad resursfördelningsmekanism för kommunikation mellan fordon (V2V) som bygger på djupt förstärkande lärande. Varje V2V-länk stöds av en autonom "agent", som fattar sina beslut för att hitta den optimala subband- och kraftnivån för överföring utan att kräva eller behöva vänta på global information. Därför är den föreslagna metoden decentraliserad, med minimala omkostnader för överföring. Utifrån simuleringsresultaten kan varje agent på ett effektivt sätt lära sig att uppfylla de stränga latensbegränsningarna för V2V-länkar samtidigt som man minimerar störningarna till kommunikation mellan fordon och infrastruktur (V2I).
I REF antog författaren en metod som bygger på förstärkt inlärning för att lösa resursplanering för kommunikation mellan fordon (V2V) baserad på D2D.
Deep Reinforcement Learning for Resource Allocation in V2V Communications
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}