无蜂窝大规模MIMO系统中基于多智能体深度强化学习的低能耗资源分配方法

本发明公开了一种无蜂窝大规模MIMO系统中基于多智能体深度强化学习的低能耗资源分配方法，包括：以最小化所有用户的总能耗为目标，建立用户任务卸载策略、上行链路功率分配策略和计算资源分配策略的联合优化问题；将优化问题转换为深度强化学习模型，将用户、接入点和云服务器分别转换为智能体，并设置每个智能体的状态和动作以及总奖励函数，其中，用户的智能体的动作设置为用户任务卸载策略和上行链路功率分配策略，接入点和云服务器的智能体的动作设置为计算资源分配策略，总奖励函数设置为总能耗的反数；求解所述深度强化学习模型，得到最优计算资源分配策略。本发明实现了卸载、功率分配和资源分配的联合优化。