[发明专利]一种基于深度强化学习的D2D通信网络切片分配方法有效
| 申请号： | 202110444019.5 | 申请日： | 2021-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN113163451B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 刘元杰;伍沛然;夏明华 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | H04W28/16 | 分类号： | H04W28/16;H04W72/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度强化学习的D2D通信网络切片分配方法，包括以下步骤：S1：将通信业务根据业务类型进行分类，建立多业务切片和D2D切片资源分配模型；S2：根据Dueling DDQN算法构建切片资源分配的强化学习模型；S3：为Dueling DDQN算法中的智能体定义业务切片的当前状态s、下一时刻状态s′，当前动作a，以及由状态和动作构建系统的奖励r；S4：利用经验回放进行Dueling DDQN的学习，最后得到切片资源分配的最优解。本发明通过对多业务切片和D2D切片进行资源分配，并对应到不同uRLLC切片、mMTC切片、eMBB切片、D2D切片，结合网络切片技术和Dueling DDQN强化学习算法，构建基于深度强化学习的资源分配模型，提高切片资源分配的效率，满足各类业务的通信要求，并使体验质量最优。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 d2d 通信 网络 切片 分配 方法 | ||
【主权项】：
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