摘要
本发明属于无线供能通信网络以及信息新鲜度调度领域,公开了一种无线供能通信网络中信息新鲜度调度决策方法,包括构建多阶段随机优化问题;使用李雅普诺夫优化理论,将多阶段随机优化问题解耦为每个时隙的确定性决策问题;使用深度学习技术解决转化后每时隙的确定性决策问题;使用当前时隙的最佳调度动作更新深度神经网络的参数;执行当前时隙的最佳调度动作,更新下一时隙的状态空间,并将新的状态空间作为深度神经网络的输入,循环进行调度决策,直至完成所有时隙的调度决策。本发明以适应对实时数据需求高的无线网络应用,同时得到较高的信息新鲜度。
技术关键词
无线供能通信网络
调度决策方法
深度神经网络
新鲜度
李雅普诺夫优化
李雅普诺夫函数
多阶段
基站
正交频分复用
队列
策略
Adam算法
惩罚方法
深度学习技术
传感器监测
表达式
信道
理论
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