Multi-layered reinforcement learning approach for radio resource management
Visualitza/Obre
Article (592,5Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
10.1007/978-3-319-01766-2_135
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/21540
Tipus de documentArticle
Data publicació2014-02-07
EditorSpringer
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Llevat que s'hi indiqui el contrari, els
continguts d'aquesta obra estan subjectes a la llicència de Creative Commons
:
Reconeixement-NoComercial-SenseObraDerivada 3.0 Espanya
Abstract
In this paper we face the challenge of designing self-tuning systems governing the working parameters of base stations on a mobile network system to optimize the quality of service and the economic benefit of the operator. In order to accomplish this double objective, we propose the combined use of fuzzy logic and reinforcement learning to implement a self-tuning system using a novel approach based on a two-agent system. Different combinations of reinforcement learning techniques, on both agents, have been tested to deduce the optimal approach. The best results have been obtained applying the Q-learning technique on both agents, clearly outperforming the alternative of using non-learning algorithms.
CitacióKevin, C. [et al.]. Multi-layered reinforcement learning approach for radio resource management. "Lecture Notes in Electrical Engineering", 07 Febrer 2014, vol. 277, p. 1191-1199.
ISSN1876-1100
Versió de l'editorhttp://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-01766-2_135
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
N240.pdf | Article | 592,5Kb | Accés restringit |