| 基于多智能体深度强化学习的工业无线网络资源分配方法 | |
| 于海斌; 刘晓宇; 许驰; 夏长清; 金曦; 曾鹏 | |
| 2021-10-22 | |
| 著作权人 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 国家 | 中国 |
| 文献子类 | 发明授权 |
| 产权排序 | 1 |
| 其他题名 | Industrial wireless network resource allocation method based on multi-agent deep reinforcement learning |
| 英文摘要 | 本发明涉及工业无线网络技术，具体地说，是一种基于多智能体深度强化学习的工业无线网络资源分配方法，包括以下步骤：建立端边协同的工业无线网络；确立工业无线网络端边资源分配的优化问题；建立马尔科夫决策模型；采用多智能体深度强化学习方法，构建资源分配神经网络模型；离线训练神经网络模型，直至奖励收敛到稳定值；基于离线训练结果，工业无线网络在线执行资源分配，处理工业任务。本发明能够实时、高能效地对工业无线网络进行端边协同的资源分配，在满足有限能量、计算资源约束下，最小化系统开销。 |
| 公开日期 | 2022-05-06 |
| 申请日期 | 2021-06-24 |
| 语种 | 中文 |
| 状态 | 有权 |
| 内容类型 | 专利 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30971]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 作者单位 | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 于海斌,刘晓宇,许驰,等. 基于多智能体深度强化学习的工业无线网络资源分配方法. 2021-10-22. |
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