[发明专利]基于概率转移深度强化学习的无线物联网资源分配方法有效
| 申请号： | 202010363929.6 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111586146B | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 彭迪栎 | 申请（专利权）人： | 贵州电网有限责任公司 |
| 主分类号： | H04L67/56 | 分类号： | H04L67/56;H04L67/10;H04L67/51;G06K9/62;G16Y10/75;G16Y20/30 |
| 代理公司： | 成都玖和知识产权代理事务所(普通合伙) 51238 | 代理人： | 胡琳梅 |
| 地址： | 550000 贵*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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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。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 概率 转移 深度 强化 学习 无线 联网 资源 分配 方法 | ||
【主权项】：
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