【摘 要】
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针对现有蜂窝网络功率分配算法存在泛化能力弱、效率低等问题进行了研究,提出基于深度双Q网络(deep double Q network,DDQN)的功率分配算法。采用双神经网络结构,解决强化学习过程中易出现的维度灾难及值函数过估计问题;对状态信息进行设计并输入神经网络,输出智能体的动作行为,并设计奖赏函数反馈给神经网络,使智能体可以有效地自主学习,多次迭代得到最优的功率分配策略。仿真结果表明,所提的
【机 构】
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辽宁工程技术大学基础教学部,辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61701211,61806186),福建省智能物流产业技术研究院建设项目(2018H2001),机器人与系统国家重点实验室(HIT)项目(SKLRS-2019-KF-15),辽宁省教育厅科学技术研究项目(LJCL008),泉州市科技计资助划项目(2019C112,2019C011R,2019STS08),新兴产业集成化检验检测服务平台研发与应用项目(2018YF
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针对现有蜂窝网络功率分配算法存在泛化能力弱、效率低等问题进行了研究,提出基于深度双Q网络(deep double Q network,DDQN)的功率分配算法。采用双神经网络结构,解决强化学习过程中易出现的维度灾难及值函数过估计问题;对状态信息进行设计并输入神经网络,输出智能体的动作行为,并设计奖赏函数反馈给神经网络,使智能体可以有效地自主学习,多次迭代得到最优的功率分配策略。仿真结果表明,所提的模型可获得的平均速率为1.89,平均运行时间为0.001 3 s,在不同用户密度及小区数量下均可达到最高
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