I detta dokument presenteras en omfattande litteraturöversikt om tillämpningar av fördjupat lärande (DRL) inom kommunikation och nätverksarbete. Moderna nätverk, t.ex. sakernas Internet (IoT) och obemannade luftfartyg (UAV) nätverk, blir mer decentraliserade och autonoma. I sådana nät måste nätverksenheter fatta beslut lokalt för att maximera nätprestandan under osäkerhet i nätverksmiljön. Förstärkt lärande har på ett effektivt sätt använts för att göra det möjligt för nätverksorganen att uppnå den optimala politiken, t.ex. beslut eller åtgärder, med tanke på deras stater när tillståndet och åtgärdsområdena är små. I komplexa och storskaliga nätverk är dock utrymmena för tillstånd och åtgärder vanligtvis stora, och det förstärkande lärandet kanske inte kan hitta den optimala politiken i rimlig tid. Därför har DRL, en kombination av förstärkt lärande och fördjupat lärande, utvecklats för att komma till rätta med bristerna. I denna undersökning ger vi först en handledning av DRL från grundläggande koncept till avancerade modeller. Därefter ser vi över de DRL-strategier som föreslås för att ta itu med nya frågor inom kommunikation och nätverksarbete. Frågorna omfattar dynamisk nätverksåtkomst, datahastighetskontroll, trådlös cachelagring, dataavlastning, nätsäkerhet och konnektivitetsbevarande som alla är viktiga för nästa Manuscript generations nätverk, såsom 5G och senare. Dessutom presenterar vi DRL-tillämpningar för trafikplanering, resursdelning och datainsamling. Slutligen lyfter vi fram viktiga utmaningar, öppna frågor och framtida forskningsriktlinjer för att tillämpa DRL.
• Dokument Ref-undersökningar stärker inlärningstillämpningar för olika tillämpningar, inklusive nätverksåtkomst och hastighetskontroll, trådlös cachelagring, dataavlastning, nätsäkerhet, trafikplanering, resursdelning m.m.
Applications of Deep Reinforcement Learning in Communications and Networking: A Survey
{'venue': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'journal': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}