6月15日，第24届移动和多媒体网络世界研讨会（WoWMoM）顺利召开， 实验室在读硕士研究生高山潍受邀参加并以线上形式做题为 ”WIP: Multi-connectivity user associations in mmWave networks: a distributed multi-agent deep reinforcement learning method.”的论文报告。

移动和多媒体网络世界研讨会（WoWMoM）是无线网络、移动计算和多媒体技术领域的重要会议。 WoWMoM是计算机网络方向CCF推荐C类会议。该会议为研究人员、行业专业人员和实践者提供了一个交流知识、 展示最新研究成果以及讨论领域新趋势和挑战的平台。WoWMoM关注无线、移动和多媒体技术的进展和创新，以及它们对网络和通信 系统未来的影响。会议涵盖广泛的主题，包括无线网络协议、移动计算架构、多媒体应用、物联网、5G及其后续技术、边缘计算、云计算和社交网络等。

在论文中指出用户多关联（MCUA）被认为是增强超密集毫米波（mmWave）网络中用户设备和基站之间 连接的一种有前景的方法。文中从用户的角度研究了最优的MCUA，目标是在满足每个用户的QoS要求的同时，最大化整体下行速率。 鉴于集中式MCUA方法所需的计算成本巨大，文中提出了一种分布式多智能体深度强化学习（MADRL）模型，用于搜索最优的MCUA策略。 在提出的MADRL-MCUA中，每个用户设备被视为一个独立的智能体，并根据自己观察到的收益和来自mmWave基站的反馈确定自己的关联策略。 实验结果表明了所提方法的有效性。