[发明专利]一种基于深度强化学习算法的D2D用户资源分配方法及存储介质在审
| 申请号： | 202310426343.3 | 申请日： | 2023-04-20 |
| 公开（公告）号： | CN116456493A | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 李君;刘兴鑫;刘子怡;沈国丽;张茜茜;李晨 | 申请（专利权）人： | 无锡学院 |
| 主分类号： | H04W72/40 | 分类号： | H04W72/40;H04W72/50;H04W72/543;H04W52/02;H04W24/02;G06N3/045;G06N3/092;G06N7/01 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 彭晓勤 |
| 地址： | 214105 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度强化学习算法的D2D用户资源分配方法及存储介质，涉及无线通信技术领域。所述方法包括：构建无线网络模型，对D2D发射功率进行离散化处理；构建用户信噪比计算模型，以通信系统吞吐量最大为优化目标；设置预测策略网络π、预测价值网络Q、目标策略网络π′和目标价值网络Q'；将D2D通信环境建模为马尔可夫决策过程，将D2D发射机视为智能体，循环加载目标策略网络的参数后生成策略与环境进行交互，确定状态空间、动作空间及奖励函数；采用MAAC算法对每个D2D用户进行策略优化；采用软更新方式循环更新目标策略网络和目标价值网络的参数，直至完成学习训练；D2D用户下载完成训练的目标策略网络的参数，进行策略改进。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 强化 学习 算法 d2d 用户 资源 分配 方法 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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