本文探讨了多智能体深度强化学习在无线资源管理中的应用，提出了一种新算法以优化移动网络配置。研究表明，该算法在干扰抑制和资源分配方面表现优越，能够有效提升5G及更高版本网络的性能，并为绿色智能设备提供潜在解决方案。

本文介绍了一种新的无线资源管理方法：低秩消息传递图神经网络（LR-MPGNN）。通过低秩逼近技术，LR-MPGNN模型的尺寸和参数个数大大减小，尺寸减小了60倍，参数个数减少了98%。评估结果显示，LR-MPGNN模型表现出很好的鲁棒性。

本文介绍了一种新的无线资源管理方法：低秩消息传递图神经网络（LR-MPGNN），通过低秩逼近技术减小了模型尺寸和参数个数。评估结果显示，LR-MPGNN模型的尺寸减小了60倍，参数个数减少了98%，并展示了良好的鲁棒性。

本文介绍了一种针对无线资源管理的新方法：低秩消息传递图神经网络（LR-MPGNN），该模型尺寸减小了60倍，参数个数减少了98%。在性能方面，LR-MPGNN模型表现出很好的鲁棒性，规范加权和速率仅降低了2%。