【摘 要】
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未来天基信息网络（spaceinformationnetwork,SIN）领域将面临结构复杂、环境动态、业务多样等发展趋势带来的挑战。数据驱动的深度强化学习（deep reinforcement learning,DRL）作为一种应对上述挑战的可行思路被引入SIN领域。本文首先简要介绍了DRL的基本方法，并全面回顾了其在SIN领域的研究进展。随后以星地网络场景的中继选择为例，针对大规模节点问题提出
【基金项目】
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国家自然科学基金（62076251）资助课题；
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未来天基信息网络（spaceinformationnetwork,SIN）领域将面临结构复杂、环境动态、业务多样等发展趋势带来的挑战。数据驱动的深度强化学习（deep reinforcement learning,DRL）作为一种应对上述挑战的可行思路被引入SIN领域。本文首先简要介绍了DRL的基本方法，并全面回顾了其在SIN领域的研究进展。随后以星地网络场景的中继选择为例，针对大规模节点问题提出基于平均场的DRL算法，并提出一种基于微调的模型迁移机制解决仿真环境与真实环境之间的数据差异问题。仿真证明其对网络性能优化的效果，且计算复杂度和时间效率具有可行性。在此基础上归纳和总结了在SIN领域DRL方法的局限性与面临的挑战。最后结合强化学习前沿进展，讨论了此领域未来的努力方向。
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