Abstrakt. Bristen på och de stora variationerna i länkbandbredden i trådlösa nät har motiverat utvecklingen av adaptiva multimediatjänster i mobila kommunikationsnät, där det är möjligt att öka eller minska bandbredden i enskilda pågående flöden. I detta dokument undersöks frågorna om kvaliteten på de tjänster (QoS) som tillhandahålls i sådana system. I synnerhet, call antagningskontroll och bandbredd anpassning är formulerade som ett begränsat Markov beslutsproblem. Den snabba ökningen av antalet stater och svårigheten att uppskatta sannolikheten för övergång i praktiska system gör det mycket svårt att använda klassiska metoder för att hitta den optimala politiken. Vi presenterar ett nytt tillvägagångssätt som använder en form av rabatterad belöning förstärkning lärande som kallas Q-learning för att lösa QoS provisioning för trådlös adaptiv multimedia. Q-learning kräver inte någon explicit övergångsmodell för att lösa Markovs beslutsproblem. Därför kan mer allmänna och realistiska antaganden tillämpas på den underliggande systemmodellen för detta tillvägagångssätt än i tidigare system. Dessutom kan det föreslagna systemet på ett effektivt sätt hantera problemet med tillhandahållande av trådlösa adaptiva multimedia QoS. Överlämningssannolikhet och genomsnittlig tilldelad bandbredd betraktas som QoS-begränsningar i vår modell och kan garanteras samtidigt. Simuleringsresultat visar att det föreslagna systemet är effektivt i adaptiva mobilnät för multimedia.
I REF presenteras dessutom en effektiv QoS-bestämmelse för trådlös adaptiv multimedia baserad på användning av en form av rabatterad belöningsförstärkningsutbildning som kallas Q-learning.
Efficient QoS Provisioning for Adaptive Multimedia in Mobile Communication Networks by Reinforcement Learning *
{'venue': 'Mobile Networks and Applications', 'journal': 'Mobile Networks and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}