[发明专利]一种异构网络中基于强化学习的资源分配和功率控制联合优化方法有效
| 申请号： | 201810309020.5 | 申请日： | 2018-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN108521673B | 公开（公告）日： | 2022-11-01 |
| 发明（设计）人： | 赵楠;贺潇;范孟林;田超;樊鹏飞;裴一扬;武明虎;蒋云昊;李利荣;常春 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | H04W72/04 | 分类号： | H04W72/04;H04W72/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430068 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种异构网络中基于强化学习的资源分配和功率控制联合优化方法。针对传输信道和传输功率等因素的动态和时变特性，在考虑异构网络中用户的自私性和运营商利益的前提下，在建立异构蜂窝网络系统模型基础上，通过建立多智能体强化学习框架，结合用户满意度和运营商追求利益的条件，利用分布式Q学习方法，获得最优的资源分配、用户关联和功率控制联合策略，从而实现整个网络的长期系统效用的最大化。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 网络 基于 强化 学习 资源 分配 功率 控制 联合 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种异构网络中基于强化学习的资源分配和功率控制联合优化方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：针对传输信道和传输功率的动态和时变特性，在考虑到异构网络中用户的自私性和运营商的利益性的前提下，在建立异构蜂窝网络系统模型基础上，通过提出多智能体强化学习优化策略，结合用户满意度Qos和运营商追求利益的条件，利用分布式Q学习方法，获得最优的资源分配、用户关联和功率控制联合策略，从而实现整个网络长期系统效用的最大化。
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