10.11959/j.issn.1000?436x.2019002
基于深度强化学习的蜂窝网资源分配算法
针对蜂窝网资源分配多目标优化问题,提出了一种基于深度强化学习的蜂窝网资源分配算法.首先构建深度神经网络(DNN),优化蜂窝系统的传输速率,完成算法的前向传输过程;然后将能量效率作为奖惩值,采用Q-learning机制来构建误差函数,利用梯度下降法来训练DNN的权值,完成算法的反向训练过程.仿真结果表明,所提出的算法可以自主设置资源分配方案的偏重程度,收敛速度快,在传输速率和系统能耗的优化方面明显优于其他算法.
蜂窝网、资源分配、深度强化学习、神经网络
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TN929.5
国家自然科学基金重点资助项目61631015
2019-05-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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