一种基于双样本池采样机制和深度确定性策略的车联网功率控制方法

本发明中提出了一种基于双样本池采样机制和深度确定性策略的车联网功率控制方法，该采样机制先获取一定量的样本，并根据样本质量，将样本分为质量高和质量差的两个批次，放入两个样本池中。随后按照不同比例抽取两个样本池中的样本用于训练神经网络。本发明将探索率机制和双样本池采样机制结合起来，实现一种动态更新机制，提升了算法的适应能力。本发明提出的双样本池采样机制的深度确定性策略的车联网功率控制方法能够更好的进行车联网中的功率控制，提高用户设备的服务质量。