一种基于深度强化学习的空天地一体化网络资源分配方法
公开
摘要
本发明提供了一种基于深度强化学习的空天地一体化网络资源分配方法。由于传统地基网络所面临的基站损坏、通信故障等一系列问题，本发明基于空天地一体化网络，利用深度强化学习技术，对网络中的资源问题进行了优化。通过网络建模、属性设置、策略网络的搭建、特征提取以及训练与测试完成网络资源的分配过程。本发明提供的技术方案在空天地一体化网络领域具有重要的研究意义，并在虚拟请求接受率、长期平均收益、收益成本比等方面具有良好性能。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度强化学习的空天地一体化网络资源分配方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114599043A
申请号 ：
CN202210211932.5
公开（公告）日 ：
2022-06-07
申请日 ：
2022-03-04
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张培颖洪延榕王亚琪甘鹏孙浩
申请人 ：
中国石油大学（华东）
申请人地址 ：
山东省青岛市黄岛区长江西路66号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202210211932.5
主分类号 ：
H04W16/22
IPC分类号 ：
H04W16/22 H04W72/04 G06N3/04 G06N3/08 G06N20/00
法律状态
2022-06-07 ：
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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