无线网络中基于深度Q学习的传输调度方案

• 作者: 刘亚利 宋永辉 朱江 王婷婷
• 来源期刊: 通信学报
• 学科: 工学
• 关键词: 无线网络传输 马尔可夫决策过程 Q学习 深度学习
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 35-44
• 页数: 10页
• 分类号: TN929.5
• 字数: 7194字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11959/j.issn.1000-436x.2018058

摘要

针对无线网络中的数据传输问题,提出一种基于深度Q学习(QL, Q learning)的传输调度方案.该方案通过建立马尔可夫决策过程(MDP, Markov decision process)系统模型来描述系统的状态转移情况;使用Q学习算法在系统状态转移概率未知的情况下学习和探索系统的状态转移信息,以获取调度节点的近似最优策略.另外,当系统状态的规模较大时,采用深度学习(DL, deep learning)的方法来建立状态和行为之间的映射关系,以避免策略求解中产生的较大计算量和存储空间.仿真结果表明,该方法在功耗、吞吐量、分组丢失率方面的性能逼近基于策略迭代的最优策略,且算法复杂度较低,解决了维灾问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱江	重庆邮电大学移动通信技术重点实验室	119	427	11.0	16.0
2	刘亚利	重庆邮电大学移动通信技术重点实验室	5	16	2.0	4.0
3	宋永辉	重庆邮电大学移动通信技术重点实验室	3	16	2.0	3.0
4	王婷婷	重庆邮电大学移动通信技术重点实验室	2	6	1.0	2.0