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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种基于多智能体强化学习的车联网频谱共享与MCS调度方法，包括：构建并集中式训练多智能体强化学习模型；将训练好的多智能体强化学习模型分布式部署在每个V2V用户中；V2V用户在道路上行驶时，将自身感知到的信道状态信息以及消息发送的相关信息传入训练好的多智能体强化学习模型，训练好的多智能体强化学习模型输出一个向量，向量中每个元素大小表示对应动作获得最大奖励值的概率，选择概率最大的动作，以此获得最佳的频谱子带、发射功率以及MCS的选择方案。本发明同时优化了V2V链路频谱子带的选择、发射功率的选择以及MCS的选择，并在满足V2V链路不同业务类型传输可靠性的同时，最大化V2I链路的平均和速率。
主权项：1.一种基于多智能体强化学习的车联网频谱共享与MCS调度方法，其特征在于，包括：构建并集中式训练多智能体强化学习模型；将训练好的多智能体强化学习模型分布式部署在每个V2V用户中；V2V用户在道路上行驶时，将自身感知到的信道状态信息以及消息发送的相关信息传入训练好的多智能体强化学习模型，信道状态信息包括自身的信道增益以及来自其他信道的干扰信道增益，消息发送的相关信息包括自身是否在发送消息、消息的类型以及剩余的消息数；训练好的多智能体强化学习模型输出一个向量，向量中每个元素大小表示对应动作获得最大奖励值的概率，选择概率最大的动作，以此获得最佳的频谱子带、发射功率以及MCS的选择方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于多智能体强化学习的车联网频谱共享与MCS调度方法
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