Den senaste tidens arbeten har bekräftat möjligheten att förbättra energieffektiviteten i radionät (RAN) genom att dynamiskt slå på/av vissa basstationer (BS). I detta dokument utökar vi forskningen om BS-byten, vilket bör matcha med trafikbelastningsvariationer. I stället för att vara beroende av de dynamiska trafikbelastningar som fortfarande är ganska utmanande att exakt förutse, formulerar vi först trafikvariationerna som en Markov-beslutsprocess. Därefter, för att förutseende minimera energiförbrukningen för RANs, vi utforma en förstärkning lärande ram baserad BS byta driftsschema. För att påskynda den pågående inlärningsprocessen föreslås dessutom en överföringskritisk algoritm (TACT), som utnyttjar den överförda inlärningsexpertisen i historiska perioder eller angränsande regioner, och konvergerar på ett tillfredsställande sätt. I slutändan utvärderar vi vår föreslagna arXiv:1211.6616v3 [cs.NI] 4 Apr 2014 2 schema genom omfattande simuleringar under olika praktiska konfigurationer och visar att den föreslagna TACT algoritmen bidrar till en prestanda start och visar genomförbarheten av betydande energieffektivitet förbättring på bekostnad av tolerabel fördröjning prestanda.
I REF undersöker författarna problemet med cellavstängning och föreslår en förstärkning av inlärningsbaserat system för att hantera den dynamiska trafikbelastningen.
TACT: A Transfer Actor-Critic Learning Framework for Energy Saving in Cellular Radio Access Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}