一种基于Voronoi边界的DQN参数优化系统及方法

本发明公开了一种面向基于Voronoi边界的DQN参数优化系统及方法，属于基于强化学习的无线通信切换应用技术领域；本发明通过持续获取用户位置信息来判断是否执行切换，从而减少不必要的信息交互，简化切换流程；此外，为了进一步缓解用户频繁切换的问题，本发明将Voronoi模型与深度强化学习(DQN)相结合，构建了一种全新的强化学习驱动的切换框架，该框架能够自适应优化Voronoi切换边界以更好地适应复杂的通信环境，从而有效降低用户的切换率并提升用户数据速率。除此之外，本发明还在强化学习驱动的切换框架中引入了自反馈机制，能够更好的修正DQN网络的动作输出，加速网络收敛。