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申请/专利权人：金陵科技学院
摘要：本发明提供了一种基于优势策略的车联网资源分配联合优化方法，包括：首先将资源分配问题建模为基于连续动作空间的多智能体深度强化学习问题，通过构建一个高速动态的车联网环境模型，以最大化车到基础设施通信链路的总吞吐量和保障车辆间通信链路的高可靠传输为优化目标，利用改进的MADDPG‑A2C算法进行系统性能优化。结果显示，与传统的资源分配方法相比，算法在吞吐量、延迟以及频谱利用率等关键性能指标上均表现出一定的提升。同时相较于MADDPG算法来说，改进的算法具有稳定性强、样本效率高、适用性广泛的特点。
主权项：1.一种基于优势策略的车联网资源分配联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，建立车联网环境；步骤2，建立优化目标和约束条件；步骤3，建立基于MADDPG和A2C的资源分配联合优化算法，用于实现复杂环境下车到基础设施通信正交子信道的频谱分配和车辆间通信的功率选择，在保障V2V链路高可靠性传输的条件下，最大化V2I链路的总吞吐量。
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百度查询： 金陵科技学院 一种基于优势策略的车联网资源分配联合优化方法
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