[发明专利]一种异构网络中基于强化学习的动态资源分配优化方法在审
| 申请号： | 202310065762.9 | 申请日： | 2023-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN116095690A | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 李君;刘子怡;刘兴鑫;李晨 | 申请（专利权）人： | 无锡学院 |
| 主分类号： | H04W16/10 | 分类号： | H04W16/10;H04W16/14;H04W16/18;H04W16/32;H04B17/336;H04B17/382;G06N3/045;G06N3/092;G06N3/0985;G06N7/01;H04W84/04;H04W88/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 彭晓勤 |
| 地址： | 214105 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种异构网络中基于强化学习的动态资源分配优化方法，步骤1：建立异构网络模型，明确以能量效率为最大的优化目标；将宏基站看作智能体，建立马尔可夫决策过程，确定状态空间、动作空间和奖励函数；划分宏基站覆盖区域和异构网络带宽；通过D3QN网络训练异构网络模型，设定宏基站和小基站的最大发射功率，计算宏基站到用户的信干噪比，最小化损失函数；在dueling DQN网络中引入double DQN网络以获得值函数和优势函数，确定最优的异构网络超参数K和β，最大化异构网络的能量效率，实现动态资源分配优化。本发明提出集中强化学习框架的异构网络模型，以实现动态资源分配的全局最优，提出用D3QN网络来优化负载均衡和干扰协调，最大化异构网络的能量效率，实现动态资源分配优化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 基于 强化 学习 动态 资源 分配 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于无锡学院，未经无锡学院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310065762.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
