一种基于Actor-Critic算法的多智能体异构网络资...
公开
摘要
本发明公开了一种基于Actor‑Critic算法的多智能体异构网络能效优化方法，把异构网络中各个小基站看作为一个智能体，令每个小基站基于Actor‑Critic算法中actor网络根据当前异构网络环境和智能体状态选择合适的动作，通过Critic网络采用策略梯度方法更新其网络参数，对智能体传入动作返回q值给出评价并传递给atcor网络，不断学习更新其网络参数选取最优动作，扩展小基站的连接覆盖范围，使用户能连接到最近的小基站，并将当前时刻的状态信息传递给宏基站，在宏基站覆盖范围内重复部署小基站，使宏基站覆盖盲点的设备连接到相应的小基站以获得更好的信道，还可以将连接到宏基站的一部分设备卸载到相应的小基站，在实现网络负载均衡的同时还能增大网络的系统容量。
基本信息
专利标题 ：
一种基于Actor-Critic算法的多智能体异构网络资源优化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114585004A
申请号 ：
CN202210202761.X
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张茜茜李君刘子怡于心远沈国丽刘兴鑫朱明浩仲星
申请人 ：
南京信息工程大学
申请人地址 ：
江苏省盐城市盐南高新区新河街道文港南路105号
代理机构 ：
南京经纬专利商标代理有限公司
代理人 ：
姜慧勤
优先权 ：
CN202210202761.X
主分类号 ：
H04W24/02
IPC分类号 ：
H04W24/02 H04W48/20 G06N20/00 H04W16/32
法律状态
2022-06-03 ：
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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