一种基于深度强化学习的物联网频谱分配优化方法及系统
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专利申请号:
CN202211388554.4
专利类型:
发明专利
技术分类:
H04W16/14(2009.01)I
专利有效期:
2042-11-08
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专利信息
专利名称:一种基于深度强化学习的物联网频谱分配优化方法及系统
商品编号:5673537
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申请日期:2022-11-08
公开/公告号:CN115442812B
授权公告日/公开日:2023-04-07
申请/专利权人:
湖北***学
发明/设计人:
王家***乐铭
主分类号:H04W16/14(2009.01)I
IPC分类号:H04W16/14(2009.01)I;H04B17/391(2015.01)I;G06N20/00(2019.01)I
说明书摘要免费下载摘要
本发明属于工业物联网频谱管理技术领域,具体涉及一种基于深度强化学习的物联网频谱分配优化方法及系统。考虑到全局信道信息未知的情况下,提出一种基于多智能体深度强化学习的工业物联网频谱分配优化方法。首先,构造多个设备对设备通信链路的系统模型。其次,构建优化问题,结合频谱子带和传输功率等约束条件以优化物联网网络综合效率。接着,将优化问题描述为马尔可夫决策过程。最后,针对上述优化问题具有较大的状态空间和动作空间,提出了多智能体深度Q网络算法。借助于经验回放机制和目标网络策略,以实现最优的频谱子带选择和传输功率分配策略。
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