本文档属于类型b，即一篇科学论文，但不是单一原创研究的报告，而是一篇综述性教程。以下是针对该文档的学术报告：
本文的主要作者是Amal Feriani和Ekram Hossain，他们均来自加拿大曼尼托巴大学电气与计算机工程系。论文发表于2021年第二季度的IEEE Communications Surveys & Tutorials期刊，具体发表日期为2021年3月8日。
本文的主题是深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在人工智能驱动的无线网络（AI-enabled Wireless Networks）中的应用，特别是单智能体与多智能体深度强化学习（Single and Multi-Agent DRL）。文章旨在为未来的无线网络提供一种基于DRL的解决方案，以应对网络中的复杂决策问题。
本文的主要目标是探讨DRL在未来无线网络中的应用潜力，特别是多智能体强化学习（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）的作用。文章分为几个部分，逐步介绍了DRL的数学框架、算法及其在无线网络中的应用。
文章首先介绍了单智能体强化学习（Single-Agent RL）和多智能体强化学习（Marl）的数学基础。单智能体强化学习通常通过马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）建模，而多智能体强化学习则通过马尔可夫博弈（Markov Game, MG）或随机博弈（Stochastic Game, SG）建模。文章详细解释了这些模型的核心概念，包括状态空间、动作空间、奖励函数和折扣因子等。
文章详细介绍了单智能体强化学习的几种主要算法，包括： - 基于值函数的方法（Value-based Methods）：如Q-learning和深度Q网络（Deep Q-Network, DQN）。这些方法通过估计值函数来选择最优策略。 - 基于策略的方法（Policy-based Methods）：如策略梯度（Policy Gradient, PG）和近端策略优化（Proximal Policy Optimization, PPO）。这些方法直接优化策略参数，适用于连续动作空间。 - 模型基强化学习（Model-based RL, MBRL）：与模型无关的方法不同，MBRL通过学习环境模型来规划最优策略。文章强调了MBRL在样本效率和环境适应性方面的优势。
多智能体强化学习是本文的重点之一。文章指出，单智能体强化学习无法有效处理多智能体系统中的协作与竞争问题。因此，Marl通过引入马尔可夫博弈和分散式部分可观测马尔可夫决策过程（Decentralized Partially Observable Markov Decision Process, Dec-POMDP）来建模多智能体系统。文章还讨论了Marl中的几个关键挑战，包括非平稳性、可扩展性、部分可观测性以及隐私和安全问题。
文章详细探讨了DRL在无线网络中的具体应用场景，包括： - 移动边缘计算（Mobile Edge Computing, MEC）：DRL可以用于优化边缘计算资源的分配和管理。 - 无人机网络（Unmanned Aerial Vehicle Networks, UAV）：Marl可以用于无人机的协同任务分配和路径规划。 - 无蜂窝大规模MIMO（Cell-Free Massive MIMO）：DRL可以优化波束成形和频谱管理。 - 智能反射面（Intelligent Reflecting Surface, IRS）：DRL可以用于动态调整反射面的参数以优化信号传输。
文章最后指出了未来研究的一些方向，包括： - 模型基强化学习的进一步应用：尽管MBRL在样本效率和环境适应性方面具有优势，但其在复杂系统中的实际应用仍需进一步研究。 - 多智能体协作的优化：如何在多智能体系统中实现高效的协作与通信仍然是一个开放问题。 - 隐私与安全：在多智能体系统中，如何保护智能体的隐私并确保系统的安全性是一个重要的研究方向。
本文的价值在于为未来的无线网络提供了一种基于DRL的解决方案，特别是通过多智能体强化学习来处理复杂的网络决策问题。文章不仅总结了现有的DRL算法，还指出了这些算法在无线网络中的具体应用场景，为未来的研究提供了方向。此外，文章还强调了模型基强化学习在样本效率和环境适应性方面的潜力，为未来的研究提供了新的思路。
本文是一篇关于深度强化学习在无线网络中应用的综述性教程，详细介绍了DRL的数学框架、算法及其在无线网络中的具体应用。文章不仅总结了现有的研究成果，还为未来的研究提供了方向，具有重要的学术价值和应用前景。
这篇报告旨在为中文读者提供一个全面的概述，帮助理解本文的核心内容和学术价值。