研究基于多智能体强化学习的车联网频谱共享问题,其中多个车与车(V2V)链路复用由车与基础设施(V2I)链路占用的频谱。由于高速移动的车联网环境中信道变化快速,导致基站无法收集到准确的瞬时信道状态信息,从而无法进行集中式资源管理。对此,将资源共享建模为一个多智能体强化学习问题,并采用基于指纹的深度Q网络方法进行求解,该方法适合分布式实现。每个V2V链路作为一个智能体,与通信环境共同交互,接收不同的观测结果,但共享相同的奖励,并通过利用获得的经验更新Q网络,学习改善频谱和功率分配。
研究基于多智能体强化学习的车联网频谱共享问题,其中多个车与车(V2V)链路复用由车与基础设施(V2I)链路占用的频谱。由于高速移动的车联网环境中信道变化快速,导致基站无法收集到准确的瞬时信道状态信息,从而无法进行集中式资源管理。对此,将资源共享建模为一个多智能体强化学习问题,并采用基于指纹的深度Q网络方法进行求解,该方法适合分布式实现。每个V2V链路作为一个智能体,与通信环境共同交互,接收不同的观测结果,但共享相同的奖励,并通过利用获得的经验更新Q网络,学习改善频谱和功率分配。
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