摘要
本申请公开了一种认知无线网络的边缘智能调度方法及装置,涉及认知无线电通信技术领域,方法包括:构建认知无线网络系统;基于各预设约束条件,以最小化认知无线网络系统的长期平均系统开销为目标,采用李雅普诺夫优化方法构建得到独立时隙优化模型,所述独立时隙优化模型中包括各待优化参数;采用预设多智能体马尔可夫决策过程模型对独立时隙优化模型进行重构得到目标优化模型;基于实时采集的认知无线网络系统中各认知终端设备的观测信息,采用预设基于近端策略优化的深度强化学习算法模型对目标优化模型进行优化,得到各待优化参数对应的目标参数值。本申请实现了动态网络环境下的任务和资源联合调度,降低了长期平均系统开销。
技术关键词
认知无线网络系统
终端设备
深度强化学习算法
李雅普诺夫优化
策略网络模型
智能调度方法
系统开销
基站
李雅普诺夫函数
认知无线电通信技术
参数
能耗
智能调度装置
动态网络环境
时延
重构
决策
系统为您推荐了相关专利信息
动态定位方法
电磁波信号强度
终端设备
高精度定位数据
特征点描述符
电力设备
仿真模型建模
仿真场景
仿真数据
电力计量设备