[发明专利]一种基于深度强化学习的数据包传输智能决策方法有效
| 申请号： | 202011145525.6 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112261725B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 葛斌;李孜恒;方贤进;杨高明 | 申请（专利权）人： | 安徽理工大学 |
| 主分类号： | H04W72/04 | 分类号： | H04W72/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 232001 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度强化学习的数据包传输智能决策方法，包括：构建深度神经网络模型；设计并初始化状态空间和行为空间；获取数据传输当前状态信息和历史状态信息，输入状态空间；采用经验回放机制保存历史状态信息；对步骤(3)和步骤(4)迭代执行T次，则回合结束；更新目标值神经网络参数θ′，将原始值神经网络的最新参数θ赋予目标值神经网络；迭代执行步骤(2)至(5)，直至迭代次数达到预设的回合上限N或者深度神经网络收敛，则终止并自动得到满足多约束条件限制并且能量消耗更低的数据传输策略。本发明提高了用户服务质量，同时降低数据传输能耗，有效提高了通信网络在高度复杂动态环境下数据传输的智能决策能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 数据包 传输 智能 决策 方法 | ||
【主权项】：
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