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Offline Reinforcement Learning and Sequence Modeling for Downlink Link Adaptation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨了在移动性、快速衰落和不完美信道质量信息下的链路适应算法，提出了一种离线强化学习方法，通过实时网络数据学习链路适应策略，显著降低网络干扰。结果表明，该方法在适当策略下的性能可与先进的在线强化学习方法相媲美。
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关键要点
- 本研究解决了在移动性、快速衰落和不完美信道质量信息下链路适应算法的复杂性及次优性问题。
- 提出了一种离线强化学习的方法，从实时网络的数据中学习链路适应策略。
- 该方法显著降低了对网络运行的干扰。
- 研究结果表明，离线强化学习算法在适当的行为策略下能够达到与最先进的在线强化学习方法相当的性能。
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