Integration of Multi-Agent Reinforcement Learning in Dynamic Networks

In dieser Arbeit werden Methoden untersucht, um Ansätze aus dem Bereich Deep Reinforcement Learning auf (Multi-Agent) Environments mit dynamischen (sich ändernden) Graphen anwenden zu können. Dies ist ein wichtiger Schritt zur Anwendung in realen Kommunikationsnetzwerken. Existierende Arbeiten sind hinsichtlich der möglichen Anpassungen im Graphen oftmals sehr beschränkt und/oder müssen bei starken Änderungen im Graphen neu trainiert werden.