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基于MetropolisQ学习的蜂窝网络在线信道分配
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作者 王平 李兴国 《计算机测量与控制》 2015年第3期910-912,916,共4页
针对现有的蜂窝网络的在线动态分配模型具有的信道需求量大、呼叫动态变化时阻塞率高和收敛速度慢的缺点,设计了一种基于MetropoisQ学习的蜂窝网络的在线信道分配方法。首先,在考虑同信道限制、邻居信道限制和同小区限制的基础上,设计... 针对现有的蜂窝网络的在线动态分配模型具有的信道需求量大、呼叫动态变化时阻塞率高和收敛速度慢的缺点,设计了一种基于MetropoisQ学习的蜂窝网络的在线信道分配方法。首先,在考虑同信道限制、邻居信道限制和同小区限制的基础上,设计了在线信道分配的数学模型,然后在Q-Learning算法基础上的设计了一种基于资格迹的Q(λ)算法实现信道的在线分配,为了进一步提高收敛速度,采用Metropois规则对算法中动作的选择方式进行改进,实现探索和利用的平衡;为了验证文中方法,采用Matlab工具上进行实验,仿真实验结果表明文中方法能实现蜂窝通信网络的在线信道分配,且与其它方法比较,具有较少的信道需求量、较低的阻塞率和收敛速度,较其它方法具有较大优越性。 展开更多
关键词 在线信道分配 蜂窝网络 Q学习 收敛速度
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