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EnglishThis paper presents a control solution for the optimal network selection problem in 5G heterogeneous networks. The control logic proposed is based on multi-agent Friend-or-Foe Q-Learning, allowing the design of a distributed control architecture that sees the various access points compete for the allocation of the connection requests. Numerical simulations validate conceptually the approach, developed in the scope of the EU-Korea project 5G-ALLSTAR
Network Selection in 5G Networks Based on Markov Games and Friend-or-Foe Reinforcement Learning / Giuseppi, Alessandro; De Santis, Emanuele; Delli Priscoli, Francesco; Won, Seok Ho; Choi, Taesang; Pietrabissa, Antonio. - (2020), pp. 1-5. ((Intervento presentato al convegno 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW) tenutosi a Seoul; South Korea [10.1109/WCNCW48565.2020.9124723].
| Titolo: | Network Selection in 5G Networks Based on Markov Games and Friend-or-Foe Reinforcement Learning | |
| Autori: | ||
| Data di pubblicazione: | 2020 | |
| Citazione: | Network Selection in 5G Networks Based on Markov Games and Friend-or-Foe Reinforcement Learning / Giuseppi, Alessandro; De Santis, Emanuele; Delli Priscoli, Francesco; Won, Seok Ho; Choi, Taesang; Pietrabissa, Antonio. - (2020), pp. 1-5. ((Intervento presentato al convegno 2020 IEEE Wireless Communications and Networking Conference Workshops (WCNCW) tenutosi a Seoul; South Korea [10.1109/WCNCW48565.2020.9124723]. | |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11573/1423022 | |
| ISBN: | 978-1-7281-5178-6 | |
| Appartiene alla tipologia: | 04b Atto di convegno in volume |
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| File | Note | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| Giuseppi_Preprint_Network_2020.pdf | https://ieeexplore.ieee.org/document/9124723 | Documento in Pre-print (manoscritto inviato all'editore, precedente alla peer review) | Tutti i diritti riservati (All rights reserved) | Open Access Visualizza/Apri |
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http://hdl.handle.net/11573/1423022
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