В работе рассматривается задача адаптации скорости передачи данных в беспроводных сетях стандарта IEEE 802.11. Эффективный выбор скорости передачи оказывает непосредственное влияние на пропускную способность сети, задержку передачи и вероятность потери пакетов в условиях изменяющегося состояния радиоканала. Для решения данной задачи предложен алгоритм, основанный на методе глубокого обучения с подкреплением Deep Q-Network. Реализация выполнена в среде моделирования сетей ns-3 с использованием библиотеки ns3-ai, обеспечивающей взаимодействие сетевого симулятора с моделью машинного обучения. Агент принимает решение о выборе скорости передачи на основании текущего состояния сети и накопленного опыта, формируя стратегию, направленную на максимизацию эффективности передачи данных. Проведено моделирование разработанного алгоритма и выполнена оценка его поведения по основным характеристикам беспроводной сети.
