Alocação de recursos em redes sem fio utilizando algoritmos baseados em Aprendizado de Máquina - B. Silva, Jean Lucas; Q. Carneiro, Daniel Porto; T. Vieira, Flávio Henrique (Anais da Escola Regional de Informática de Goiás (ERI-GO); 2023: Anais da XI Escola Regional de Informática de GoiásDO - 10.5753/erigo.2023.237311, 2023)
O presente trabalho apresenta um estudo sobre alocação de recursos em um sistema de comunicação multiusuários baseado em CP-OFDM utilizando métodos de aprendizado por reforço, especificamente a rede DQN associada ao método de Entropia Cruzada. O objetivo é desenvolver um algoritmo de escalonamento de recursos que maximize a eficiência da transmissão de dados em ambientes de rede sem fio. A análise abrange vários parâmetros, incluindo largura de banda, tamanho médio do pacote, modulação e número de usuários. Detalha elementos de recursos, a distribuição de subportadoras e a capacidade de transmissão nos diferentes modos de modulação presentes na estrutura do frame do sistema LTE. Conclui-se que a abordagem proposta, denominada Aprendizado por Reforço com Entropia Cruzada, em geral, proporciona melhorias nos parâmetros de QoS, como vazão média, perda de pacotes, ocupação na fila do buffer e eficiência energética do sistema de comunicação, em comparação com a abordagem tradicional baseada em Deep Q-Network.