mmウェーブIABネットワークにおける移動性を考慮したリソース割当: マルチエージェント強化学習アプローチ

本論文では、移動するユーザと障害物を考慮したmmウェーブIABネットワークにおいて、ユーザスループットを最大化するためのフロールーティングとリンクスケジューリングの問題に取り組む。マルチエージェント強化学習を用いて、分散的に最適な送信ビームの選択、IABノードのバッファ管理、インターフェアの調整を行う。