基于多智能体深度强化学习的工业无线网络资源分配方法
授权
摘要
本发明涉及工业无线网络技术，具体地说，是一种基于多智能体深度强化学习的工业无线网络资源分配方法，包括以下步骤：建立端边协同的工业无线网络；确立工业无线网络端边资源分配的优化问题；建立马尔科夫决策模型；采用多智能体深度强化学习方法，构建资源分配神经网络模型；离线训练神经网络模型，直至奖励收敛到稳定值；基于离线训练结果，工业无线网络在线执行资源分配，处理工业任务。本发明能够实时、高能效地对工业无线网络进行端边协同的资源分配，在满足有限能量、计算资源约束下，最小化系统开销。
基本信息
专利标题 ：
基于多智能体深度强化学习的工业无线网络资源分配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN113543156A
申请号 ：
CN202110733227.7
公开（公告）日 ：
2021-10-22
申请日 ：
2021-06-24
授权号 ：
CN113543156B
授权日 ：
2022-05-06
发明人 ：
于海斌刘晓宇许驰夏长清金曦曾鹏
申请人 ：
中国科学院沈阳自动化研究所
申请人地址 ：
辽宁省沈阳市沈河区南塔街114号
代理机构 ：
沈阳科苑专利商标代理有限公司
代理人 ：
王倩
优先权 ：
CN202110733227.7
主分类号 ：
H04W16/22
IPC分类号 ：
H04W16/22 H04W72/04 G06N3/04 G06N3/08
法律状态
2022-05-06 ：
授权
2021-11-09 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : H04W 16/22
申请日 : 20210624
申请日 : 20210624
2021-10-22 ：
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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