Physics-Informed Multi AI-Agent Localization-Assisted THz--OWC L3-Aware MPTCP-Inspired Dual-Subflow Cross-Layer Framework for Extreme-Band 6G Networks
यह शोध पत्र एक भौतिकी-सूचित (physics-informed), मल्टी-एजेंट AI फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एक क्रॉस-लेयर, MPTCP-प्रेरित डुअल-सबफ्लो आर्किटेक्चर के माध्यम से THz और ऑप्टिकल वायरलेस संचार को एकीकृत करता है, जो 6G नेटवर्क में पथ चयन और ट्रैफ़िक आवंटन को गतिशील रूप से अनुकूलित करने के लिए एक हाइब्रिड DDQN-GAT-SAC रणनीति का उपयोग करता है, जिससे पारंपरिक सिंगल-पाथ या गैर-अनुकूलनीय बेसलाइन की तुलना में महत्वपूर्ण थ्रूपुट सुधार प्राप्त होता है।