本文探讨了多智能体深度强化学习在无线电资源管理中的应用，旨在平衡用户吞吐量与资源公平分配。研究提出了基于云计算和分布式决策的解决方案，结合压缩算法和空间迁移学习，展示了在5G及更高版本中实现绿色智能设备的潜力。模拟实验验证了该方法在干扰抑制和资源分配方面的优越性能。

本文研究了曼哈顿网格中基于信息年龄感知的车辆间通信网络的无线电资源管理，提出了一种去中心化的策略，利用深度强化学习显著提高性能。同时，探讨了无人机与可重构智能表面在物联网中的应用，优化信息时效，并提出了多目标强化学习解决方案以提升路径规划和通信效率。