Salvato in:
| Autori principali: | Mao, Wei, Wei, Lili, Semiari, Omid, Yeh, Shu-ping, Nikopour, Hosein |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2025
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | https://arxiv.org/abs/2507.21385 |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Graph Reinforcement Learning for QoS-Aware Load Balancing in Open Radio Access Networks
di: Semiari, Omid, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Semiari, Omid, et al.
Pubblicazione: (2025)
Reliability-Optimized User Admission Control for URLLC Traffic: A Neural Contextual Bandit Approach
di: Semiari, Omid, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Semiari, Omid, et al.
Pubblicazione: (2024)
Deep Reinforcement Learning for Network Energy Saving in 6G and Beyond Networks
di: Tran, Dinh-Hieu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Tran, Dinh-Hieu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enabling Deep Reinforcement Learning Research for Energy Saving in Open RAN
di: Bordin, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bordin, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2026)
Design and Evaluation of Deep Reinforcement Learning for Energy Saving in Open RAN
di: Bordin, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bordin, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)
Strategic Demand-Planning in Wireless Networks: Can Generative-AI Save Spectrum and Energy?
di: Çiloğlu, Berk, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Çiloğlu, Berk, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimizing Energy and Data Collection in UAV-aided IoT Networks using Attention-based Multi-Objective Reinforcement Learning
di: Toure, Babacar, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Toure, Babacar, et al.
Pubblicazione: (2026)
SymbXRL: Symbolic Explainable Deep Reinforcement Learning for Mobile Networks
di: Duttagupta, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Duttagupta, Abhishek, et al.
Pubblicazione: (2026)
OpticGAI: Generative AI-aided Deep Reinforcement Learning for Optical Networks Optimization
di: Li, Siyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Siyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Deep Reinforcement Learning Approach for Adaptive Traffic Routing in Next-gen Networks
di: Abrol, Akshita, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Abrol, Akshita, et al.
Pubblicazione: (2024)
HGFF: A Deep Reinforcement Learning Framework for Lifetime Maximization in Wireless Sensor Networks
di: Han, Xiaoxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Han, Xiaoxu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Enhanced Evolutionary Multi-Objective Deep Reinforcement Learning for Reliable and Efficient Wireless Rechargeable Sensor Networks
di: Tong, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Tong, Bowei, et al.
Pubblicazione: (2025)
Joint Admission Control and Resource Allocation of Virtual Network Embedding via Hierarchical Deep Reinforcement Learning
di: Wang, Tianfu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Tianfu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Mobile Network Configuration Recommendation using Deep Generative Graph Neural Network
di: Piroti, Shirwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Piroti, Shirwan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Network Topology Optimization via Deep Reinforcement Learning
di: Li, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Li, Zhuoran, et al.
Pubblicazione: (2022)
Distributed Experimental Design Networks
di: Li, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Yuanyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Sustainable broadcasting in Blockchain Networks with Reinforcement Learning
di: Valko, Danila, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Valko, Danila, et al.
Pubblicazione: (2024)
Adaptive Split Learning over Energy-Constrained Wireless Edge Networks
di: Li, Zuguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Li, Zuguang, et al.
Pubblicazione: (2024)
MA-CDMR: An Intelligent Cross-domain Multicast Routing Method based on Multiagent Deep Reinforcement Learning in Multi-domain SDWN
di: Ye, Miao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ye, Miao, et al.
Pubblicazione: (2024)
DeepAir: A Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Based Scheme for an Unknown User Location Problem
di: Yamansavascilar, Baris, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yamansavascilar, Baris, et al.
Pubblicazione: (2024)
GeNet: A Multimodal LLM-Based Co-Pilot for Network Topology and Configuration
di: Ifland, Beni, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ifland, Beni, et al.
Pubblicazione: (2024)
A Deep Reinforcement Learning-based Approach for Adaptive Handover Protocols in Mobile Networks
di: Gu, Peter J., et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Gu, Peter J., et al.
Pubblicazione: (2024)
On Designing Multi-UAV aided Wireless Powered Dynamic Communication via Hierarchical Deep Reinforcement Learning
di: Zhao, Ze Yu, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhao, Ze Yu, et al.
Pubblicazione: (2023)
GLo-MAPPO: Multi-Agent Deep Reinforcement Learning for Energy-Efficient UAV-Assisted LoRa Networks
di: Ahmed, Abdullahi Isa, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Ahmed, Abdullahi Isa, et al.
Pubblicazione: (2025)
NeWRF: A Deep Learning Framework for Wireless Radiation Field Reconstruction and Channel Prediction
di: Lu, Haofan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Lu, Haofan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Reinforcement Learning with Non-Cumulative Objective
di: Cui, Wei, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Cui, Wei, et al.
Pubblicazione: (2023)
FlagVNE: A Flexible and Generalizable Reinforcement Learning Framework for Network Resource Allocation
di: Wang, Tianfu, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Tianfu, et al.
Pubblicazione: (2024)
Optimizing Vehicular Networks with Variational Quantum Circuits-based Reinforcement Learning
di: Yan, Zijiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yan, Zijiang, et al.
Pubblicazione: (2024)
From Simulation to Reality: Practical Deep Reinforcement Learning-based Link Adaptation for Cellular Networks
di: You, Lizhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: You, Lizhao, et al.
Pubblicazione: (2026)
A Flexible Multi-Agent Deep Reinforcement Learning Framework for Dynamic Routing and Scheduling of Latency-Critical Services
di: Vitale, Vincenzo Norman, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Vitale, Vincenzo Norman, et al.
Pubblicazione: (2025)
Integrated Sensing and Communications for Low-Altitude Economy: A Deep Reinforcement Learning Approach
di: Ye, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ye, Xiaowen, et al.
Pubblicazione: (2024)
Energy-Efficient Routing Protocol in Vehicular Opportunistic Networks: A Dynamic Cluster-based Routing Using Deep Reinforcement Learning
di: Sani, Meisam Sharifi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sani, Meisam Sharifi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Adaptive Context-Aware Multi-Path Transmission Control for VR/AR Content: A Deep Reinforcement Learning Approach
di: Ahmed, Shakil, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Ahmed, Shakil, et al.
Pubblicazione: (2024)
Virne: A Comprehensive Benchmark for RL-based Network Resource Allocation in NFV
di: Wang, Tianfu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Tianfu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Reinforcement Learning for Backhaul Link Selection for Network Slices in IAB Networks
di: Morgado, António J., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Morgado, António J., et al.
Pubblicazione: (2025)
Base Station Deployment under EMF constrain by Deep Reinforcement learning
di: Mallik, Mohammed, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mallik, Mohammed, et al.
Pubblicazione: (2025)
Designing, Developing, and Validating Network Intelligence for Scaling in Service-Based Architectures based on Deep Reinforcement Learning
di: Soto, Paola, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Soto, Paola, et al.
Pubblicazione: (2024)
INTA: Intent-Based Translation for Network Configuration with LLM Agents
di: Wei, Yunze, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wei, Yunze, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Overlay Multicast Routing Method Based on Network Situational Awareness and Hierarchical Multi-Agent Reinforcement Learning
di: Ye, Miao, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Ye, Miao, et al.
Pubblicazione: (2026)
APIRL: Deep Reinforcement Learning for REST API Fuzzing
di: Foley, Myles, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Foley, Myles, et al.
Pubblicazione: (2024)
Documenti analoghi
-
Graph Reinforcement Learning for QoS-Aware Load Balancing in Open Radio Access Networks
di: Semiari, Omid, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Reliability-Optimized User Admission Control for URLLC Traffic: A Neural Contextual Bandit Approach
di: Semiari, Omid, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Deep Reinforcement Learning for Network Energy Saving in 6G and Beyond Networks
di: Tran, Dinh-Hieu, et al.
Pubblicazione: (2024) -
Enabling Deep Reinforcement Learning Research for Energy Saving in Open RAN
di: Bordin, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Design and Evaluation of Deep Reinforcement Learning for Energy Saving in Open RAN
di: Bordin, Matteo, et al.
Pubblicazione: (2024)