【摘 要】
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超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)可以有效提升网络的覆盖率和吞吐量,但密集部署的小基站会产生严重的干扰和能耗问题。为了减小网络干扰,进而提升网络的能源效率(Energy
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2017YFE0121400),国家自然科学基金资助(61501289,61671011,61420106011)
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超密集网络(Ultra-dense Network,UDN)可以有效提升网络的覆盖率和吞吐量,但密集部署的小基站会产生严重的干扰和能耗问题。为了减小网络干扰,进而提升网络的能源效率(Energy Efficiency,EE),提出了联合资源分配和功率控制的优化问题。对于这种复杂度高且难以求解的问题,提出了基于多智能体深度强化学习(Multi-agent Deep Reinforcement Learning,MADRL)框架的分布式优化算法。首先,各个智能体根据网络状态进行在线协作学习,得到相应的回报,产
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