基于MetropolisQ学习的蜂窝网络在线信道分配

• 作者: 李兴国 王平
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 在线信道分配 蜂窝网络 Q学习 收敛速度
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 910-912,916
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王平	成都航空职业技术学院信息技术中心	15	21	2.0	3.0
2	李兴国	四川大学信息管理中心	10	87	5.0	9.0