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Deep Reinforcement Learning Orchestration of Game-Theoretic User Association and Resource Allocation in HetNets
यह शोध पत्र एक नवीन द्वि-स्तरीय ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो यूजर एसोसिएशन और रिसोर्स एलोकेशन के लिए एक वितरित बहु-उद्देश्यीय गैर-सहकारी खेल को एक केंद्रीकृत डीप रिइन्फोर्समेंट लर्निंग कंट्रोलर के साथ जोड़ता है ताकि यूटिलिटी मापदंडों को गतिशील रूप से अनुकूलित किया जा सके, जिससे गतिशील ट्रैफ़िक स्थितियों के तहत हेटेरोजेनियस सेलुलर नेटवर्क में उच्च थ्रूपुट और कम-विलंबता प्रदर्शन प्राप्त किया जा सके।