Verteiltes Q‑Learning für Routing in spärlichen Graphen

Verteilte Agenten müssen lediglich einen Schritt voraus entscheiden, um effizientes Routing in spärlichen Graphen zu ermöglichen. Der Beitrag demonstriert, wie ein verteiltes Q‑Learning‑Modell diese Aufgabe löst und dabei die Komplexität reduziert. Das Originalpapier mit dem Titel „Routing in a Sparse Graph: a Distributed Q‑Learning Approach“ erschien erstmals auf der Plattform Towards Data Science und bietet damit einen praxisnahen Ansatz für Netzwerkoptimierung.