Abstract-Vi anser att en två-tier urban heterogena nätverk där små celler som drivs med förnybar energi är utplacerade för att ge kapacitetsökning och att avlasta makro basstationer. Vi använder förstärkande inlärningstekniker för att koka ihop en algoritm som autonomt lär sig energiinflöde och trafikefterfrågan mönster. Denna algoritm är baserad på en decentraliserad multi-agent Q-learning teknik som, genom att interagera med miljön, får optimal politik som syftar till att förbättra systemets prestanda i form av droprate, throughput och energieffektivitet. Simuleringsresultat visar att vår lösning på ett effektivt sätt anpassar sig till förändrade miljöförhållanden och uppfyller de flesta av våra prestationsmål. I slutet av dokumentet identifierar vi områden där förbättringar kan göras.
I REF presenterade författarna en distribuerad Q-learning-baserad algoritm som lär sig energiinflöde och trafikefterfrågan mönster i ett heterogent nätverk.
Distributed Q-learning for energy harvesting Heterogeneous Networks
{'venue': '2015 IEEE International Conference on Communication Workshop (ICCW)', 'journal': '2015 IEEE International Conference on Communication Workshop (ICCW)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}