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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利基于多智能体深度强化学习的多小区多业务资源分配方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114189870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111512524.5，技术领域涉及：H04W16/10；该发明授权基于多智能体深度强化学习的多小区多业务资源分配方法是由王小明;胡静;徐友云;李大鹏设计研发完成，并于2021-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多智能体深度强化学习的多小区多业务资源分配方法在说明书摘要公布了：本发明是一种基于多智能体深度强化学习的多小区多业务资源分配方法，适用于多小区eMBB和URLLC用户系统的资源分配问题。包括如下步骤：步骤1：构建用于解决多小区eMBB和URLLC用户系统资源分配的多智能体网络；步骤2：状态获取；步骤3：子信道分配和功率分配；步骤4：反馈获取和参数更新；步骤5：决策驱动机制。该方法有效降低了网络的输入输出维度、信令开销以及计算复杂度，很好地保证了多小区eMBB和URLLC用户的服务满意度水平，进而提高了整个系统的性能。

本发明授权基于多智能体深度强化学习的多小区多业务资源分配方法在权利要求书中公布了：1.基于多智能体深度强化学习的多小区多业务资源分配方法，适用于多小区eMBB和URLLC用户系统的资源分配问题，其特征在于：所述多小区多业务资源分配方法包括如下步骤：步骤1：构建用于解决多小区eMBB和URLLC用户系统资源分配的多智能体网络；步骤2：状态获取：将本小区内eMBB和URLLC用户在不同基站不同子信道上的信道增益信息，作为本小区当前状态st；步骤3：子信道分配和功率分配：本地神经网络将步骤2获取的状态作为输入，然后输出本地的子信道分配动作和功率分配动作，具体步骤为：步骤3-1：在每个时隙开始时，获得的本地状态snt被送到对应的本地Q-DNNn′网络和actorDNNn′网络，n为基站；步骤3-2：本地Q-DNNn′网络采用∈-greedy策略从本地子信道分配动作空间中选出一个动作作为当前时隙内的子信道分配方案；步骤3-3：与此同时本地actorDNNn′网络被激活，使用相同的状态作为输入，根据来输出对应的功率分配动作，其中，μsnt；θ′n是本地actorDNNn′网络的策略函数，θ′n是本地actorDNNn′的网络参数，表示随机噪声过程，并且遵循正太分布；步骤3-4：最后本地网络输出联合子信道和功率分配动作如下：at＝{a1t,a2t,...，aNt}＝{[C1t,P1t],[C2t,P2t],…,[CNt,PNt]}；步骤4：反馈获取和参数更新：将步骤3得到的子信道分配动作和功率分配动作传至系统中，系统给出奖励以及移动到下一个状态，然后本地网络持续收集当前状态、当前动作、当前奖励以及下一时刻状态，并将其上传至经验记忆池，接着从经验记忆池中抽取样本数据来训练中心网络参数并下传至本地网络；步骤5：决策驱动机制，通过对系统的状态进行监测，当两个相连时隙的状态几乎相同时，就会触发新一轮的学习过程，否则就继续将上一个时隙输出的动作作为当前时隙的最优资源分配动作。

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