[发明专利]强化学习智能体训练方法、模态带宽资源调度方法及装置有效
| 申请号： | 202210782477.4 | 申请日： | 2022-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN114866494B | 公开（公告）日： | 2022-09-20 |
| 发明（设计）人： | 沈丛麒;张慧峰;姚少峰;徐琪;邹涛;张汝云 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | H04L47/70 | 分类号： | H04L47/70;H04L47/12;H04L49/50;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 邱启旺 |
| 地址： | 310023 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了强化学习智能体训练方法、模态带宽资源调度方法及装置，其中强化学习智能体训练方法在多模态网络下，利用强化学习智能体与网络环境不断交互，获取最新全局网络特征并输出更新后的动作。通过调节模态所占用的带宽，设定奖励值为智能体确定优化目标，实现模态的调度，保障多模态网络资源合理使用。训练后的强化学习智能体应用于模态带宽资源调度方法中，能自适应于不同特征的网络中，可用于多模态网络的智慧管控，具有良好的适应性及调度性能。 | ||
| 搜索关键词： | 强化 学习 智能 训练 方法 带宽 资源 调度 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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