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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明公开了一种基于改进DecisionTransformer模型的基站能耗优化方法，属于基站能耗管理领域，包括对环境进行建模，并用强化学习生成决策数据集，计算决策数据集中轨迹回报，对计算的轨迹回报通过Bootstrap方法计算每个时间步的均值μt和标准差σt，建模数据样本的分布；对轨迹回报进行标准化处理，计算其在数据样本中的距离分布，并进行归一化处理，作为轨迹序列的提示Pt；重构输入轨迹序列τ，使用DecisionTransformer模型对重构的轨迹序列τ进行训练，直至收敛，获得最优的基站能耗管理策略。本发明采用上述的一种基于改进DecisionTransformer模型的基站能耗优化方法，改进了DecisionTransformer模型对数据集质量过度依赖的问题，克服了模型无法学习到最优策略的缺陷，为降低基站能耗提供了新的解决思路与方案。
主权项：1.一种基于改进DecisionTransformer模型的基站能耗优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对环境进行建模，定义基站能耗管理场景下的马尔科夫决策过程要素，包括状态、动作和奖励机制，并用强化学习训练并生成基站能耗管理的决策数据集，计算决策数据集中轨迹回报，对计算的轨迹回报通过Bootstrap方法计算每个时间步的均值μt和标准差σt，建模数据样本的分布；S2、对轨迹回报进行标准化处理，计算其在数据样本中的距离分布，并进行归一化处理，作为轨迹序列的提示Pt；S3、重构输入轨迹序列τ，使用DecisionTransformer模型对重构的轨迹序列τ进行训练，直至收敛，获得最优的基站能耗管理策略。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 一种基于改进Decision Transformer模型的基站能耗优化方法
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