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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明涉及一种基于深度强化学习的多纤芯频谱分配方法，应用于光通信领域的空分复用弹性光网络。本发明在将深度强化学习应用于空分复用弹性光网络的同时，设计一种多纤芯频谱分配子算法。首先，将业务请求信息与当前光网络中频谱使用状况作为深度强化学习中智能体的输入。其次，智能体在动作空间中选择一条路径中的一条纤芯，若该纤芯有满足业务需求的频谱资源，则直接分配相应频谱给业务；若频谱资源不足，则启动多纤芯频谱分配子算法。子算法通过将业务分割为更小的子业务，并将这些子业务分配在同一条路径的多个纤芯中，进一步利用频谱碎片，从而提高频谱资源的利用效率，减少业务阻塞率。
主权项：1.一种基于深度强化学习的多纤芯频谱分配方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.构建智能体的输入状态Is；S2.智能体根据输入状态Is从动作空间选择一个动作进行频谱资源分配；S3.若是智能体所选纤芯没有满足业务需求的频谱资源，则进行多纤芯频谱分配子算法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于深度强化学习的多纤芯频谱分配方法
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