[发明专利]一种基于深度强化学习的异构网络多维资源协同优化方法在审
| 申请号： | 202211490945.7 | 申请日： | 2022-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN116132304A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 罗杨;骆春波;曹英杰;沙小豹;刘翔;高海瑞 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学长三角研究院（湖州） |
| 主分类号： | H04L41/14 | 分类号： | H04L41/14;H04L41/0823;H04L41/0894;H04L67/568;H04L41/0896 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 313001 浙江省湖州市西塞*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习的异构网络多维资源协同优化方法，构建异构网络多维资源优化模型，采用联邦学习架构训练深度强化学习算法，在每一个边缘基站服务器上训练深度神经网络，从本地训练数据中实时提取特征，避免大量本地数据上传至云端服务器，有利于分布式资源调度策略的构建。将这些特征输入到强化学习决策模型，通过奖励函数逼近最优调度决策，解决实时求解多维资源最优调度决策面临的巨量状态空间的难题，实现异构网络多级多维资源的协同调度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 网络 多维 资源 协同 优化 方法 | ||
【主权项】：
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