Vi betraktar problemet med distribuerad kanalval i samband med kommunikation mellan enheter (D2D) som ett underlag till ett mobilt nätverk. Underlagrad D2D-användare kommunicerar direkt genom att använda det cellulära spektrumet, men deras beslut styrs inte av någon centraliserad controller. Själviska D2D-användare som konkurrerar om tillgång till resurserna konstruerar ett distribuerat system, där överföringsprestandan beror på kanaltillgänglighet och kvalitet. Denna information är dock svår att få tag på. Dessutom bör D2D-användarnas negativa effekter på cellulära transmissioner minimeras. För att övervinna dessa begränsningar föreslår vi en nätverksassisterad distribuerad kanalvalsmetod där D2D-användare endast får använda tomma cellulära kanaler. Detta scenario är modellerat som ett multi-player flerarmad banditspel med sidoinformation, för vilket en distribuerad algoritmisk lösning föreslås. Lösningen är en kombination av icke-regelbunden inlärning och kalibrerad prognos, och kan tillämpas på en bred klass av flerspelar stokastiska inlärningsproblem, förutom den formulerade kanalval problem. Analysmässigt är det fastställt att detta tillvägagångssätt inte bara ger upphov till försvinnande beklagande (i jämförelse med den globala optimala lösningen), utan också garanterar att de empiriska gemensamma frekvenserna i spelet konvergerar till uppsättningen korrelerad jämvikt.
I REF modellerade författarna RAPC-problemet som ett multi-player multi-armad banditspel och utnyttjade en förstärkning inlärningsmetod för att förvärva varje D2D-länk bästa strategi, vilket kommer att maximera länkens överföringshastighet.
Channel Selection for Network-assisted D2D Communication via No-Regret Bandit Learning with Calibrated Forecasting
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}