Machine learning is spearheading progress for the field of artificial intelligence in terms of providing competition in strategy games to a human opponent, be it in a game of chess, Go or poker. A field of machine learning, which shows the most promising results in playing strategy games, is reinforcement learning. The next milestone for the current research lies in a computer game Starcraft II, which outgrows the previous ones in terms of complexity, and represents a potential new breakthrough in this field. The paper focuses on analysis of the problem, and suggests a solution incorporating a reinforcement learning algorithm A2C and hyperparameter optimization implementation PBT, which could mean a step forward for the current progress.

Remote Electrical Tilt (RET) is a method for configuring antenna downtilt in base stations to optimize mobile network performance. Reinforcement Learning (RL) is an approach to automating the process by letting an agent learn an optimal control strategy and adapt to the dynamic environment. Applying RL in real world comes with challenges, for the RET problem there are performance requirements and partial observability of the system through exogenous factors inducing noise in observations. This thesis proposes a solution method through modeling the problem by a Partially Observable Markov Decision Process (POMDP). The set of hidden states are modeled as a high- level representation of situations requiring one of the possible actions uptilt, downtilt, no change. From this model, a Bayesian Neural Network (BNN) is trained to predict an observation model, relating observed Key Performance Indicators (KPIs) to the hidden states. The observation model is used for estimating belief state probabilities of each hidden state, from which decision of control action is made through a restrictive threshold policy. Experiments comparing the method to a baseline Deep Q- network (DQN) agent shows the method able to reach the same average performance increase as the baseline while outperforming the baseline in two metrics important for robust and safe control behaviour, the worst- case minimum reward increase and the average reward increase per number of tilt actions. / Fjärrstyrning av Elektrisk Lutning (FEL) är en metod för att reglera lutningen av antenner i basstationer för att optimera presentandan i ett mobilnätverk. Förstärkande Inlärning (FI) används som metod för att automatisera processen genom att låta en agent lära sig en optimal strategi för reglering och anpassa sig till den dynamiska miljön. Att tillämpa FI i ett verkligt scenario innebär utmaningar, för FEL specifikt finns det krav på en viss nivå av prestanda samt endast en delvis observerbarhet av systemet på grund av externa faktorer som orsakar brus i observationerna. I detta arbete föreslås en metod för att hantera detta genom att modellera problemet som en Delvis Observerbar Markovprocess (DOM). De dolda tillstånden modelleras för att representera situationer där var och en av de möjliga aktionerna behövs, det vill säga att luta antennen upp, ner eller inte ändra på lutningen. Utifrån denna modellering så tränas ett Bayesiskt Neuralt Nätverk (BNN) för att estimera en observationsmodel som kopplar observerade nyckeltal till de dolda tillstånden. Denna observationsmodel används för att estimera sannolikheten att vardera dolt tillstånd är det rätta. Utifrån dessa sannolikheter så görs valet av aktion genom ett tröskelvärde på sannolikheterna. Genom experiment som jämför metoden med en standardimplementering av en agent baserad på ett Djupt Qnätverk (DQN) visas att metoden har samma prestation när det kommer till en medelnivå på prestandaökning i nätverket. Metoden överträffar dock standardmetoden i två andra mätvärden som är viktiga ur aspekten säker och robust reglering, minimumvärdet på prestandaökningen samt medelökningen av prestandan per antal up- och nerlutningar som används.