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에너지 하베스팅 다중사용자 네트워크를 위한 강화학습 기반 실시간 전력 최적화 기법
김혜성(Heasung Kim),신원재(Wonjae Shin) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
최근 재생 가능한 에너지에 관한 관심의 증대 하에, 그러한 에너지 자원으로부터 전력을 공급받아 네트워크를 이루는 에너지 하베스팅 네트워크가 저전력 네트워크의 후보로 각광을 받고 있다. 그러나 안정적인 전력 공급이 보장되지 않는 상황에서 일반적인 전력 할당 정책을 사용하면 네트워크의 정보 전송 효율이 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여, 본 논문에서는 경사 하강법 기반 강화학습을 사용하여 시스템의 실시간 상태에 기반한 전력 할당 정책을 학습하는 방식을 제안한다. 특히 경사 하강법과 함께 사용되는 근사 함수의 설계가 강화학습 알고리즘의 성능에 유의미한 영향을 미칠 수 있음을 실험을 통하여 보인다.