Abstract-Vi betraktar följande grundläggande problem i samband med kanaliserad dynamisk spektrumtillgång. Det finns M sekundära användare och N ≥ M ortogonala kanaler. Varje sekundär användare kräver en enda kanal för drift som inte står i konflikt med de kanaler som tilldelas de andra användarna. På grund av geografisk spridning, kan varje sekundär användare potentiellt se olika primära användare beläggning beteende på varje kanal. Tiden är uppdelad i diskreta beslutsrundor. Det dataflöde som erhålls från spektrummöjligheter på varje användarkanalkombination under en beslutsperiod är modellerat som en godtyckligt distribuerad slumpmässig variabel med begränsat stöd men okänt medelvärde, i.i.d. över tid. Målet är att söka efter en tilldelning av kanaler för alla användare som maximerar den förväntade summan genomströmning. Vi formulerar detta problem som en combinatorial multi-armad bandit (MAB), där varje arm motsvarar en matchning av användare till kanaler. Till skillnad från de flesta tidigare arbete på multi-armade banditer, denna kombinatoriska formulering resulterar i beroende armar. Dessutom växer antalet armar super-exponentiellt som permutation P (N, M ). Vi presenterar en ny matchnings-lärande algoritm med polynomisk lagring och polynomisk beräkning per beslutsperiod för detta problem, och visar att det resulterar i en ånger (gapet mellan den förväntade summa-genomströmning som erhålls genom en genie-stödd perfekt tilldelning och som erhålls genom denna algoritm) som är jämnt övre gräns för hela tiden n av en funktion som växer som O(M 4 Nlogn), dvs.. polynom i antalet okända parametrar och logaritmisk i tiden. Vi diskuterar också hur våra resultat ger en icke-trivial generalisering av kända teoretiska resultat på multi-armade banditer.
[8] och REF formulerar kanalval dilemmat som en multi-arm bandit i.
Learning Multiuser Channel Allocations in Cognitive Radio Networks: A Combinatorial Multi-Armed Bandit Formulation
{'venue': '2010 IEEE Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum (DySPAN)', 'journal': '2010 IEEE Symposium on New Frontiers in Dynamic Spectrum (DySPAN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}