面向高铁无线网络覆盖与容量优化的多agent模糊强化学习算法

为了提升高铁沿线LTE无线网络服务质量,提供最理想的覆盖与容量性能,在传统单agent学习算法的基础上,提出了通过多agent联合调整相邻e Node B的天线下倾角从而实现覆盖与容量优化的模糊强化学习算法。并在LTE网络下的高速场景中进行仿真,仿真结果表明多agent学习算法与传统学习算法相比在高速环境下达到全局最优解的速率更快,特别是在应对环境突变的情况时恢复到最优解的速率有所提升。