A novel multi-agent hybrid soft actor-critic (MHSAC) algorithm is developed to jointly optimize spectrum sensing and dynamic spectrum access in cognitive radio networks, enabling efficient utilization of spectrum resources while minimizing interference with primary users.
다중 에이전트 강화 학습 기반의 하이브리드 Soft Actor-Critic 알고리즘을 통해 인지 무선 네트워크에서 스펙트럼 감지와 자원 할당을 동시에 최적화하여 네트워크 성능을 향상시킬 수 있다.