基于概率转移深度强化学习的无线物联网资源分配方法
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摘要
本发明公开了一种基于概率转移深度强化学习的无线物联网资源分配方法，该方法将决策agent分布式地放在每一个边缘服务器中，这样每个agent仅需要对其所服务的用户进行决策即可，极大程度地减小了决策变量空间，还降低了决策时延，同时提出一种基于分布式部分可观测马尔科夫决策过程的服务迁移模型，克服了因为每个agent所能观测的状态信息有限，使得决策不能达到最优解的问题。
基本信息
专利标题 ：
基于概率转移深度强化学习的无线物联网资源分配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN111586146A
申请号 ：
CN202010363929.6
公开（公告）日 ：
2020-08-25
申请日 ：
2020-04-30
授权号 ：
CN111586146B
授权日 ：
2022-04-22
发明人 ：
彭迪栎
申请人 ：
贵州电网有限责任公司
申请人地址 ：
贵州省贵阳市南明区滨河路17号
代理机构 ：
成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
胡琳梅
优先权 ：
CN202010363929.6
主分类号 ：
H04L29/08
IPC分类号 ：
H04L29/08 G06K9/62
法律状态
2022-04-22 ：
授权
2020-09-18 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04L 29/08
申请日 : 20200430
申请日 : 20200430
2020-08-25 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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