Abstract-Designers står inför många systemoptimeringsproblem när de bygger distribuerade system. Traditionellt har designers förlitat sig på optimeringstekniker som kräver antingen förkunskaper eller centralt hanterad körtid kunskap om systemets miljö, men sådana tekniker är inte livskraftiga i dynamiska nätverk där topologi, resurs och nod tillgänglighet är föremål för frekventa och oförutsägbara förändringar. För att ta itu med detta problem föreslår vi samverkande förstärkningslärande (CRL) som en teknik som gör det möjligt för grupper av förstärkande inlärningsagenter att lösa problem med systemoptimering online i dynamiska, decentraliserade nätverk. Vi utvärderar ett genomförande av CRL i ett routingprotokoll för mobila ad hoc-nätverk, kallat SAMPLE. Simuleringsresultat visar hur återkoppling i valet av länkar genom routing agenter gör det möjligt för SAMPLE att anpassa och optimera sitt routing beteende till varierande nätverksförhållanden och egenskaper, vilket resulterar i optimering av nätverksgenomströmning. I experimenten visar SAMPLE framväxande egenskaper som trafikflöden som utnyttjar stabila rutter och omdirigerar runt områden med trådlös störning eller överbelastning. PROVLE är ett exempel på ett komplext adaptivt distribuerat system. Index Terms-Feedback, inlärningssystem, mobil ad hoc nätverk routing.
J Dowling et.al REF tillämpade samarbete förstärkning lärande för att göra det möjligt för agenter att tillämpa förstärkning lärande för att lösa optimeringsproblem i ad hoc-nätverk.
Using feedback in collaborative reinforcement learning to adaptively optimize MANET routing
{'venue': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'journal': 'IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}