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Der Umwelt zuliebe
Optimization-Driven Deep Reinforcement Learning for Wireless Networks
Shimin Gong, Dusit Niyato, Bo Gu, Kaibin Huang (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book explores the integration and interplay of model-based optimization and model-free deep reinforcement learning (DRL). It addresses the growing complexity of future wireless networks. This book begins with a concise overview of foundational DRL algorithms and then delves into advanced frameworks, including optimization-driven DRL, hierarchical DRL, multi-agent DRL, Bayesian-enhanced DRL,… and Lyapunov-guided DRL. Each framework is illustrated through case studies in emerging scenarios such as intelligent reflecting surface (IRS)-assisted wireless communications, UAV-assisted wireless networks, backscatter-assisted relay communications, and mobile edge computing.
Each chapter of this book demonstrates how partial system knowledge, inherent structural properties, and problem decomposition can dramatically accelerate learning convergence. It also improves sample efficiency, and enhance robustness in decentralized, dynamic, and large-scale wireless networks.
Tailored for researchers and graduate students focused on wireless communications and AI-driven networking, it bridges theoretical innovation with practical implementation challenges. It provides a roadmap for designing intelligent, autonomous, and resource-efficient next-generation wireless systems. Engineers and professional specializing in AI and machine learning for wireless systems will also find this book useful as a reference. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
29.05.2026
Sprache
Englisch
EAN
9783032229960
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Wireless Networks
Sonderedition
Nein
Autor
Shimin Gong, Dusit Niyato, Bo Gu, Kaibin Huang
Seitenanzahl
230
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Schlagwörter
wireless networks, resource allocation, deep reinforcement learning (DRL), model-based optimization, model-free learning, multi-agent DRL, UAV-assisted wireless networks, optimization-driven DRL, hierarchical DRL, Bayesian-enhanced DRL, Lyapunov-guided DRL, intelligent reflecting surface (IRS), mobile edge computing (MEC), age of information (AoI), backscatter communications
Thema-Inhalt
UKN - Netzwerk-Hardware
TJKW - Drahtlostechnologie
UYQM - Maschinelles Lernen
Höhe
235 mm
Breite
15.5 cm
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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