【摘 要】
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为了根据网络的业务状态动态地调整基站的开关状态以在保证用户服务质量的同时降低宏微网络的能量消耗,提出将时延限制下长期平均能耗的最小化问题映射为受限马尔科夫决策过程(constrained Markov decision process, CMDP)。在该过程中把网络中每个基站的用户数目定义为系统状态,将每个小基站的开/关操作定义为网络行动。为了充分利用网络已知的先验知识加快学习速度,采用后决策状态
【机 构】
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国网福建省电力有限公司,国网福建省电力有限公司经济技术研究院,重庆邮电大学通信与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61571073),国网福建省电力有限公司2019年度科研项目(52130N18000U)。
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为了根据网络的业务状态动态地调整基站的开关状态以在保证用户服务质量的同时降低宏微网络的能量消耗,提出将时延限制下长期平均能耗的最小化问题映射为受限马尔科夫决策过程(constrained Markov decision process, CMDP)。在该过程中把网络中每个基站的用户数目定义为系统状态,将每个小基站的开/关操作定义为网络行动。为了充分利用网络已知的先验知识加快学习速度,采用后决策状态学习算法在线更新网络的开/关策略。该算法可根据关断策略执行前已知的网络状态学习关断策略执行后未知的网络状
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