ABSTRACT Förstärkt lärande (RL), som är en klass av maskininlärning, ger en ram genom vilken ett system kan lära av sina tidigare interaktioner med sin miljö för att effektivt välja sina åtgärder i framtiden. RL har använts inom ett antal tillämpningsområden, bland annat spelspel, robotik och styrning, nätverk och telekommunikation, för att bygga autonoma system som förbättrar sig själva med erfarenhet. Det är allmänt accepterat att RL är lämplig för att lösa optimeringsproblem relaterade till distribuerade system i allmänhet och till routing i nätverk i synnerhet. RL har också rimliga overhead när det gäller kontrollpaket, minne och beräkning jämfört med andra optimeringsmetoder som används för att lösa samma problem. Sedan mitten av 1990-talet har över 60 protokoll föreslagits, med större eller mindre bidrag inom området för optimalt val av rutt för att transportera paket i olika typer av kommunikationsnät under olika användare QoS krav. Detta dokument ger en omfattande genomgång av litteraturen i ämnet. Översynen är strukturerad på ett sätt som visar hur nätverksegenskaper och -krav successivt har beaktats över tiden. Klassificeringskriterier föreslås för att presentera och kvalitativt jämföra befintliga RL-baserade routingprotokoll. INDEX TERMS Förstärkningsutbildning, kommunikationsnät, routingprotokoll, banoptimering, servicekvalitet.
Efter detta föreslås ett antal RL-baserade routing algoritmer REF.
Reinforcement Learning Based Routing in Networks: Review and Classification of Approaches
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}