发明专利已授权

一种基于深度强化学习的异构网络资源能效优化方法

Name: 一种基于深度强化学习的异构网络资源能效优化方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2023105146704
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310514670.4 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2023-05-09

公开号

CN116567667B

公开日

2026-04-14

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04W24_02

IPC 分类号

H04W24_02 , H04W24_06 , H04W72_53 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

移动通信网络, 无线资源分配, 基站节能, 智能网络优化, 5G异构网络

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摘要

本发明提供了一种基于深度强化学习的异构网络资源能效优化方法，针对实际环境迅速变化的通信场景，使用多Actor网络和单Critic网络的架构来分配传输功率和子载波，实现了通过与环境交互获得信息，并通过不断的深度强化学习获得长期最大化收益，解决了Actor‑Critic神经网络每次参数更新前后都存在的相关性，增强了鲁棒性。同时，每个智能体进行分布式执行以获得自己的动作输出，提高了训练速度与稳定性，提升了系统性能。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN116567667B

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种无人集群遂行多模异构动态任务的分布式协同调度方法、装置、系统及存储介质

当前第 / 件

一种氟改性氧化石墨烯基复合气凝胶两面体及制法和应用

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