无线通信中的多智能体强化学习：基于CTDE-MAPPO的功率控制优化

无线通信中的多智能体强化学习：基于CTDE-MAPPO的功率控制优化

摘要

本文提出了一种基于集中训练分布式执行(CTDE)框架的多智能体近端策略优化(MAPPO)算法，用于解决无线通信网络中的分布式功率控制问题。通过将多个基站建模为协作智能体，我们设计了一个多智能体强化学习系统，能够在复杂动态环境中实现全局网络效用的优化。本文详细介绍了系统架构、算法实现、实验设置以及性能评估，展示了MAPPO在5G/6G网络中的实际应用价值。

完整项目代码已包含在实现中，可直接运行

1. 引言

1.1 研究背景

随着5G/6G网络的快速发展，无线通信系统面临着日益复杂的资源管理挑战。传统的集中式优化方法难以应对动态变化的网络环境，而多智能体强化学习(MARL)为分布式资源管理提供了新的解决方案。

1.2 问题定义

考虑一个多小区无线网络，其中每个基站(BS)需要动态调整其发射功率以：

1. 最大化网络总容量
2. 最小化小区间干扰
3. 满足用户设备(UE)的服务质量(QoS)要求
4. 降低能源消耗