[发明专利]M2M通信中基于深度强化学习的资源调度方法及装置有效
| 申请号： | 202011462754.0 | 申请日： | 2020-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN112584361B | 公开（公告）日： | 2021-09-07 |
| 发明（设计）人： | 林霏;车逸辰;靳显智;刘洁梅;王叶 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | H04W4/70 | 分类号： | H04W4/70;H04W72/12;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南格源知识产权代理有限公司 37306 | 代理人： | 韩洪淼 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本申请公开了M2M通信中基于深度强化学习的资源调度方法及装置，用以解决M2M中系统资源分配不合理，容易产生网络拥塞的问题。该方法建立TD‑LTE系统模型，并确定所述系统当前的资源映射状态；接收待处理的业务作业；根据所述当前的资源映射状态，以及所述待处理的业务作业，通过预先训练好的深度强化学习神经网络，向所述待处理的业务作业分配资源；根据分配结果，对所述当前的资源映射状态进行调整。本方法通过深度学习和强化学习的结合，在资源分配时，确定最合理的资源分配方式，提高资源调度效率，能够解决由MTCD通信引起的网络拥塞的问题。 | ||
| 搜索关键词： | m2m 通信 基于 深度 强化 学习 资源 调度 方法 装置 | ||
【主权项】：
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