基于改进深度Q学习的网络选择算法

摘要：

在引入休眠机制的超密集异构无线网络中,针对网络动态性增强,导致切换性能下降的问题,该文提出一种基于改进深度Q学习的网络选择算法.首先,根据网络的动态性分析,构建深度Q学习选网模型;其次,将深度Q学习选网模型中线下训练模块的训练样本与权值,通过迁移学习,将其迁移到线上决策模块中;最后,利用迁移的训练样本及权值加速训练神经网络,得到最佳选网策略.实验结果表明,该文算法显著改善了因休眠机制导致的高动态性网络切换性能下降问题,同时降低了传统深度Q学习算法在线上选网过程中的时间复杂度.

关键词：超密集异构无线网络;改进深度Q学习;网络选择

所属期刊栏目：44

分类号：TN915

资助基金：重庆市教委科学技术研究重大项目;重庆市教委科学技术研究重点项目;重庆市基础研究与前沿探索项目;重庆市研究生科研创新项目

在线出版日期：2022-02-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：346-353