[发明专利]一种基于迁移强化学习的资源分配方法在审
| 申请号： | 202210162552.7 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN114531685A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 王小明;张义坚;蒋锐;李大鹏;徐友云 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W16/10 | 分类号： | H04W16/10;H04W72/04;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 王素琴 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明是一种基于迁移强化学习的资源分配方法，该资源分配方法适用于上行多小区的混合多址接入场景，包括：步骤1：搭建用于资源分配的深度强化学习网络；步骤2：进行MA‑DRL与环境的交互，每一轮交互中；步骤3：进行MA‑DRL的训练过程，训练将依据步骤2中交互得到的经验块进行，将每次与环境交互得到的经验块都存入记忆库中，并施加价值标签，抽取记忆块时选取价值标签更大的经验块；步骤4：在资源分配网络的基础上，提出一种基于MA‑DRL的迁移学习方案。本发明提出的资源分配方法以最大化所有用户总速率为目标，可以有效地提升用户总速率，并且和迁移学习结合后可以达到更快的收敛速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 迁移 强化 学习 资源 分配 方法 | ||
【主权项】：
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