基于深度强化学习的多基站协作功率管理在密集接入网中的应用

该文对密集接入网中基站的功率管理进行了研究，以提高长期网络能量效率。作者定义了一个管理多基站功率的优化问题，并利用基于云接入网模式的深度强化学习框架来解决这个问题。具体地，作者采用DQN（deep Q-network）算法，将多基站能量效率全局优化问题建模为获取近似最优性能。在DQN中，每个基站首先最大化各自的能量效率，然后再和其他基站协作最大化全局多基站的能量效率。作者通过仿真实验证明，该算法能够快速收敛，并分别相较于Q-learning算法和睡眠算法改善了约5%和10%的能量效率。关键词：网络能量效率，多基站功率管理，深度强化学习，DQN（deep Q-network），绿色通信，人工智能无线通信