[发明专利]一种基于强化学习算法的通信拓扑优化方法在审
| 申请号： | 202310991392.1 | 申请日： | 2023-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN116938732A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 王震;严利;于登秀;周松博;金军委 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | H04L41/12 | 分类号： | H04L41/12;H04L41/16;G06N3/092 |
| 代理公司： | 成都知棋知识产权代理事务所(普通合伙) 51325 | 代理人： | 马晓静 |
| 地址： | 710072 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习算法的通信拓扑优化方法，属于多智能体系统技术领域，包括以下步骤：S101、构建基于强化学习算法的最优通信拓扑生成框架；S102、设计基于通信距离和收敛时间的通讯拓扑评价函数，利用评价函数的值作为学习最优策略更新规则的奖励值；S103、改变通信拓扑，根据多智能体系统的运行结果选择出最优的通信拓扑结构，保证多智能体系统稳定并提高系统控制器的性能。通过上述方式，本发明融合强化学习算法DQN生成最优通信拓扑，充分考虑了多智能体系统的控制器性能和通信成本，在保证系统的稳定性前提下，大幅提高了系统控制器的性能，减少了系统收敛的时间，有效降低了智能体之间的通信成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 算法 通信 拓扑 优化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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