[发明专利]一种基于强化学习的移动数据流量卸载方法有效
| 申请号： | 201810298887.5 | 申请日： | 2018-04-04 |
| 公开（公告）号： | CN108494632B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 江昊;曾园园;李倩;刘冰清;胡芷毅;张毅;彭铎 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | H04L12/26 | 分类号： | H04L12/26;H04L12/24;H04L12/911 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习的移动数据流量卸载方法，首先基于手机用户上网记录数据，进行用户流量需求分析，分别针对用户总流量和可卸载流量进行统计分析；然后针对运营商、内容提供方和内容需求方，根据运营商效用函数、内容提供方效用函数、内容需求方效用函数和系统总效用函数，利用强化学习方法，求解令系统的总效用目标函数最优化的流量卸载策略。本发明利用强化学习中的Gradient Bandit算法，通过多天长期学习训练，做出最优的流量卸载决策。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 移动 数据 流量 卸载 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于强化学习的移动数据流量卸载方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：基于手机用户上网记录数据，进行用户流量需求分析，分别针对用户总流量和可卸载流量进行统计分析；步骤2：针对运营商、内容提供方和内容需求方，根据运营商效用函数、内容提供方效用函数、内容需求方效用函数和系统总效用函数，利用强化学习方法，求解令系统的总效用目标函数最优化的流量卸载策略。
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