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发明公开
一种NOMA-MEC系统中的用户分组和资源分配方法及装置审中-实审

公开(公告)号：CN114885420A

公开(公告)日：2022-08-09

申请号：CN202210282489.0

申请日：2022-03-22

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 赵莎莎 , 秦立丹 , 张登银 , 孙晨辉 , 文清 , 陈瑞杰 , 刘雨凡

IPC: H04W72/04 , G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于混合深度强化学习的NOMA‑MEC系统中的用户分组和资源分配方法及装置。本发明提出的混合深度强化学习算法利用DDPG优化连续动作和DQN优化离散动作解决了深度强化学习难以处理同时具有离散和连续动作空间的混合问题。具体地，算法根据用户的信道状态确定用户设备的带宽分配、卸载决策、子信道分配(用户分组情况),以使系统的计算速率与所耗功率之比最大化。该算法可以良好地适应环境的动态特性，有效提升系统的能量效率和频谱资源利用率。

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