Multi-Agent
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Deep Reinforcement Learning for Multi-Agent systems 논문 리뷰최신 기술동향/인공지능 (AI) 2020. 8. 6. 11:02
이번에 리뷰할 논문 [1]에서는 최근에 핫한 Deep Reinforcement Learning (DRL) 시스템 중에서도 내가 최근 가장 관심있게 보고 있는 Multi-Agent system에 대해 다룬다. 최근 5G, 6G 논문 읽고 연구를 할 때, Multi-user나 V2V system을 고려한다. 이 때 많은 논문들이 BS는 모든 Channel state을 알고 있고, 이를 토대로 User들을 Control할 수 있다는 가정을 한거나 DRL을 사용하는데, 각 User들이 같은 Environment를 보고 있다는 가정을 한다. 하지만, User 및 Vehicle들은 각자가 Monitoring하는 Channel도 다르고, V2V pair마다 Channel은 매우 Dynamic하게 변한다. 이를 고려했..
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Vehicular Network RL 논문 리뷰(Multi-Agent)5G & 6G 통신 기반 기술/LTE Communication 2020. 7. 25. 11:11
이 논문은 Vehicular Network 상황에서 V2V와 V2I의 Global Network Performance를 최대화하기 위해 Reinforcement Learning을 사용한다. 강화학습을 적용하기 위해서는 '환경(Environment)'를 설계하는 것이 거의 전부라고 해도 과언이 아닐 정도로 환경 설정이 중요한 이슈다. Vehicular Network 환경만 제대로 정리되어 있으면, 그 안에 들어갈 다양한 강화학습 알고리즘들을 워낙 사용하기 쉬운 API들이 많기 때문에 가져다 쓰면 된다. 따라서, 이번 글에서는 어떻게 환경을 설정했는지에 조금 더 초점을 맞춰서 리뷰해보도록 한다. 제목: Spectrum sharing in vehicular networks based on multi-agent..