基于多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的車聯(lián)網(wǎng)資源分配方法
摘 要:在車聯(lián)網(wǎng)中,合理分配頻譜資源對滿足不同車輛鏈路業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量(Quality of Service,QoS) 需求具有重要意義。為解決車輛高速移動性和全局狀態(tài)信息獲取困難等問題,提出了一種基于完全分布式多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Multi-Agent Deep Reinforcement Learning,MADRL) 的資源分配算法。(剩余12669字)
目錄
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