[发明专利]一种基于深度强化学习的智能网络编码方法和设备有效
| 申请号： | 202011344089.5 | 申请日： | 2020-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN112564712B | 公开（公告）日： | 2023-10-10 |
| 发明（设计）人： | 王琪;刘建敏;徐勇军;王永庆 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | H03M7/40 | 分类号： | H03M7/40;G06N3/0464;G06N3/092 |
| 代理公司： | 北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280 | 代理人： | 王勇 |
| 地址： | 100190 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习的网络编码方法，所述方法包括：源节点将要发送的信息划分成K个片，根据源节点编码模型确定每个片的编码系数，生成并向下一跳节点发送编码包；中间节点接收前一节点发送的编码包，将收到的编码包再次编码，根据中间节点编码模型确定编码系数，生成并向下一跳节点发送编码包，其中所述源节点和中间节点编码模型通过对DQN网络训练得到。本发明可以根据网络动态变化来自适应地调节编码系数，改善解码效率，并具备良好的模型泛化能力，能泛化于具有不同网络规模和不同链路质量下的网络，本发明分别在源节点和中间节点上分布式执行的各自的编码系数优化模型，简化了编码系数优化实施并且改善了DQN训练的稳定性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 智能 网络 编码 方法 设备 | ||
【主权项】：
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