[发明专利]用于无线系统中基于深度强化学习（DRL）的调度的方法和系统在审
| 申请号： | 202180049066.8 | 申请日： | 2021-07-07 |
| 公开（公告）号： | CN115812208A | 公开（公告）日： | 2023-03-17 |
| 发明（设计）人： | V·萨克塞纳;J·斯蒂根贝格;S·泰亚蒙;E·加迪米 | 申请（专利权）人： | 瑞典爱立信有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市中咨律师事务所 11247 | 代理人： | 于静 |
| 地址： | 瑞典斯*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本文公开了用于基于深度强化学习(DRL)的分组调度的系统和方法。在一个实施例中，一种由网络节点执行的用于基于DRB的调度的方法，包括：使用用于与多个期望网络性能行为中的一个期望网络性能行为相关的多个网络性能指标的偏好向量来执行基于DRL的调度过程，该偏好向量定义用于与该多个期望网络性能行为中的该一个期望网络性能行为相关的该多个网络性能指标的权重。以此方式，以其中联合优化多个性能指标的方式来提供基于DRL的调度。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 无线 系统 基于 深度 强化 学习 drl 调度 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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