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摘要 - 预言学习（RL）已被证明在未来的智能无线网络中起着有希望的作用。在线RL已用于无线电资源管理（RRM），接管了传统计划。但是，由于依靠与环境的在线互动，其作用在在线互动不可行的实际，现实世界中受到限制。此外，在现实世界随机环境中的不确定性和风险面前，传统的RL在不确定性和风险面前处于短缺状态。以这种方式，我们为RRM问题提出了一个离线和分配RL方案，可以使用静态数据集启用离线培训，而无需与环境相互作用，并使用退货的分布来考虑不确定性的来源。仿真结果表明，所提出的方案的表现优于常规资源管理模型。此外，这是唯一超过在线RL的方案，比在线RL增长10％。索引术语 - 分布强化学习，离线强化学习，无线电资源管理
无线电资源管理的离线和分配强化学习
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