Single and Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for AI-Enabled Wireless Networks: A Tutorial
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Deep Reinforcement Learning (DRL) has recently witnessed significant advances that have led to multiple successes in solving sequential decision-making problems in various domains, particularly in wireless communications. The next generation of wireless networks is expected to provide scalable, low-latency, ultra-reliable services empowered by the application of data-driven Artificial Intelligence (AI). The key enabling technologies of future wireless networks, such as intelligent meta-surfaces, aerial networks, and AI at the edge, involve more than one agent which motivates the importance of multi-agent learning techniques. Furthermore, cooperation is central to establishing self-organizing, self-sustaining, and decentralized networks. In this context, this tutorial focuses on the role of DRL with an emphasis on deep Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) for AI-enabled wireless networks. The first part of this paper will present a clear overview of the mathematical frameworks for single-agent RL and MARL. The main idea of this work is to motivate the application of RL beyond the model-free perspective which was extensively adopted in recent years. Thus, we provide a selective description of RL algorithms such as Model-Based RL (MBRL) and cooperative MARL and we highlight their potential applications in future wireless networks. Finally, we overview the state-of-the-art of MARL in fields such as Mobile Edge Computing (MEC), Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks, and cell-free massive MIMO, and identify promising future research directions. We expect this tutorial to stimulate more research endeavors to build scalable and decentralized systems based on MARL.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle