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基于深度强化学习的移动通信网载波调整算法

作     者:吕晓阳 沈一飞 吴兵 

作者机构:中国移动通信集团广东有限公司深圳分公司 

出 版 物:《移动通信》 (Mobile Communications)

年 卷 期:2023年

学科分类:08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0811[工学-控制科学与工程] 

主  题:移动通信网络 载波调整 深度强化学习 多模型组合 

摘      要:为解决如何准确、及时地对移动通信网络扇区进行载波调整的问题,提出了一种基于深度强化学习的扇区扩(减)容算法。采用Model-based强化学习方法,建立了容量指标概率动态模型的多模型组合,利用真实环境的历史数据对模型进行训练,并在此基础上构建了虚拟环境。然后用神经网络构建智能体,并使之与虚拟环境互动,采用短展开技术,产生虚拟样本。最后利用虚拟样本,采用DQN算法对智能体进行策略优化,使其给出扇区扩(减)容操作的建议。实验结果表明,训练后的智能体给出的载波调整建议,达到了较高的正确率。

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