Dieses Projekt simulierte ein dichter Femtocell -Netzwerk. Femto-Basisstationen lösen ein Problem mit verteilter Leistung zu Allokation mit kooperativem Q-Learning. Ich habe das Papier angebracht. Das Papier wird in IEEE ICC 2018 akzeptiert. Bitte zitieren Sie dieses Papier, wenn Sie meinen Code nützlich gefunden haben. "Ein Ansatz für maschinelles Lernen für die Stromversorgung in Hetnets unter Berücksichtigung von QOS" https://ieeexplore.ieee.org/document/8422864 https://arxiv.org/pdf/1803.06760.pdf
@InProceedings {8422864, Author = {r. Amiri und H. Mehrpouyan und L. Fridman und RK Mallik und A. Nallanathan und D. Matolak}, boottitle = {2018 IEEE International Conference on Communications (ICC)}, Titel = {Ein maschinelles Lernenansatz für die Machtzuweisung in Hetnets unter Berücksichtigung von QOS}, {{{{2018}, {{{{}, Seiten = {1-7}, Keywords = {}, doi = {10.1109/icc.2018.8422864}, issn = {1938-1883}, Monat = {Mai},}