基于多智能体深度强化学习的分布式干扰协调

针对干扰网络中的文件下载业务,提出了一种基于多智能体深度强化学习的分布式干扰协调策略。所提策略能够在节点之间只需交互少量信息的条件下,根据干扰环境和业务需求的特点自适应调整传输策略。仿真结果表明,对于任意的用户数和业务需求,所提策略相对于未来信息预测理想时最优策略的用户满意度损失不超过11%。