跨层认知无线Mesh网络中多agent学习的功率分配策略

• 作者: 李跃新 杨岗
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 认知无线Mesh网络 多agent智能学习 奖励机制 非合作博弈模式 功率分配策略
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 3101-3103,3113
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.07
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2015.10.051

摘要

为了改善无线Mesh网络的无线电频谱的利用效率以及提高能源利用效率,提出跨层认知无线Mesh网络中多agent学习的功率分配策略.首先,通过多agent智能学习方法,将网络状态定位为一个有限状态马尔可夫决策过程,在环境状态变化时,通过任务来学习一个优化策略,最大化网络的资源和能量的总期望收益.其次,为了更好地节省网络能量,通过一种奖励机制和非合作博弈模式正式确定功率的分配问题,在每个环境状态下学习到最佳的功率分配策略.最后,实验仿真结果表明,该算法在提高频谱利用效率和能源效率上具有明显的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李跃新	湖北大学计算机与信息工程学院	68	253	6.0	13.0
2	杨岗	湖北大学计算机与信息工程学院	3	3	1.0	1.0