基于强化学习的异构网络资源管理方法技术

技术编号:6873772 阅读:283 留言:0更新日期:2012-04-11 18:40
本发明专利技术的基于强化学习的异构网络资源管理方法,针对异构网络的多种业务需求和多样呼叫类型,将强化学习用于异构无线网络的资源管理中,将不同的呼叫类型区分对待,赋予不同的处理优先级,对不同的业务类型采取不同的资源分配策略,给出了基于负载的带宽自适应均衡因子和基于带宽的利润函数,并将二者联合作为回报函数,在尽量满足各种业务带宽需求的情况下实现了不同网络之间的负载均衡和同一网络内的自适应带宽分配,提高了资源利用率。

【技术实现步骤摘要】

【技术保护点】
1.一种基于强化学习的异构网络资源管理方法,其特征在于该方法将强化学习用于异构网络的资源管理中,具体包括以下内容:a.状态空间由可用网络数量、当前的网络负载状况、呼叫类型及业务类型组成;b.动作空间包括网络的选择以及带宽的分配,带宽分配是按照2b个带宽单元来分配的,其中b=0,1,2,......,所以在此用b的取值来定义动作空间A:A={0,1,2,......n·(K+1)-1},其中n就是状态空间中的可用网络数量,K表示b的最大取值,K=max(b),如果当前只有一个网络覆盖,则A={0,1,2,......K},分别表示当前网络所能够分配的不同带宽等级:20个带宽单元,21个带宽单元,...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员:朱琦赵彦清赵夙
申请(专利权)人:南京邮电大学
类型:发明
国别省市:84

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