[发明专利]一种深度强化学习分组调度方法、系统、终端及介质在审
| 申请号： | 202310642053.2 | 申请日： | 2023-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN116743669A | 公开（公告）日： | 2023-09-12 |
| 发明（设计）人： | 祝恩国;张海龙;郑国权;刘岩;阿辽沙•叶;李然;卢继哲;任毅;侯帅;翟梦迪;成倩;郜波;陈昊;郑安刚 | 申请（专利权）人： | 中国电力科学研究院有限公司 |
| 主分类号： | H04L47/2425 | 分类号： | H04L47/2425;H04L47/24;H04L67/10;H04L67/60;H04L41/16 |
| 代理公司： | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人： | 姜丽辉 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种深度强化学习分组调度方法，并公开了具有深度强化学习分组调度方法的系统、终端及介质，其中深度强化学习分组调度方法包利用通感算一体化思想，采用多智能体深度强化学习的方法，实现多种QoS业务的分组调度问题。实际考虑了电力计量设备的不同业务类型特性，建立了业务分类模型，将业务划分为若干优先级类别，并设置了业务优先级动态调整机制，通过深度强化学习算法建立了业务数据包调度模型，基于神经网络设计了面向时延的数据包调度方法，通过神经网络的不断训练，使得不同优先级数据包的时延得到优化，可以使多用户能够公平的共享链路带宽，提高网络利用率，保证各类电力计量业务的时延，实现多业务的高质量传输。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 强化 学习 分组 调度 方法 系统 终端 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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