基于几何和深度学习融合的网络优化方法、装置和设备

本申请提供了一种基于几何和深度学习融合的网络优化方法、装置和设备，属于网络资源分配领域。方法包括：采用泊松点过程生成宏基站、路侧单元和车辆的随机分布，以构建通信网络的拓扑结构；根据拓扑结构，构建通信网络的信道解析函数；推导解析函数，以得到通信网络的性能解析结果；以解析结果为前提条件，构建深度确定性策略网络；结合深度确定性策略网络和近端策略优化算法，联合优化通信网络的资源分配和功率控制，得到初步通信网络；根据优化限制函数对初步通信网络进行局部优化，得到目标通信网络。本申请通过结合随机几何、深度学习算法及局部优化，有效提升无线网络性能，降低链路中断概率，提高资源利用效率。