Fog-nät för radioåtkomst (F-RAN) ses som potentiella arkitekturer för att stödja tjänster för sakernas Internet genom att utnyttja kantcachelagring och kantdatorer. Men aktuella arbeten som studerar resurshantering i F-RANs överväger främst ett statiskt system med endast ett kommunikationsläge. Med tanke på nätverksdynamiken, resursmångfalden och kopplingen mellan resurshantering och val av transportsätt blir resurshanteringen i F-RANs mycket utmanande. Motiverad av den senaste tidens utveckling av artificiell intelligens föreslås en djupgående förstärkning av lärande (DRL)-baserad gemensam metod för urval och resursförvaltning. Varje användarutrustning (UE) kan användas antingen i moln-RAN-läge (C-RAN) eller i enhet-till-enhet-läge, och den resurs som hanteras omfattar både radioresurs och dataresurs. Kärnidén är att nätverksregulatorn fattar intelligenta beslut om UE-kommunikationslägen och processorers on-off-tillstånd med förkodning för UEs i C-RAN-läge optimerad därefter, med målet att minimera den långsiktiga strömförbrukningen i systemet under dynamiken i kantcache-tillstånd. Genom simuleringar visas inverkan av flera parametrar, såsom inlärningsfrekvens och kapacitet för cachelagring på systemets prestanda, och under tiden jämförs förslaget med andra olika system för att visa dess effektivitet. Dessutom är överföringslärande integrerat med DRL för att påskynda inlärningsprocessen. Index Terms-Artificial Intelligence, val av kommunikationssätt, djupt förstärka lärande (DRL), dimradioaccess nätverk (F-RANs), resurshantering.
I arbetet i REF föreslogs en DRL-baserad metod för urval av gemensamt läge och resurshantering för att optimera systemets strömförbrukning för radionät med grön dimma.
Deep Reinforcement Learning-Based Mode Selection and Resource Management for Green Fog Radio Access Networks
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}