基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配方法

本发明公开了基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配方法。所述方法针对蜂窝车联网场景中V2V链路复用V2I正交频谱资源时面临的动态信道干扰、资源分配效率低及多目标协同优化难题，通过智能体自主决策与全局协作，实现离散频谱选择与连续功率控制的联合优化，解决现有的动作空间离散的资源分配算法导致的量化误差问题，有效平衡V2V链路的低时延和可靠性要求以及V2I链路的大容量通信要求，在满足V2V链路传输可靠性的同时尽可能大的提高V2I链路容量。