基于案例推理和启发式Q学习的资源分配算法

Resource allocation algorithm based on case reasoning and heuristically accelerated Q-learning
徐琳
赵知劲
杭州电子科技大学 通信工程学院, 杭州 310018

摘要

针对集中式认知网络的信道和功率分配问题,提出了一种基于案例推理和启发式Q学习算法。为了提高Q学习算法的收敛速度,将当前分配问题与存储的历史案例进行相似度匹配,选取最相似案例的Q值,归一化处理后作为启发式Q学习算法的初值。为了提高启发式Q学习的算法性能,引入一个基于信息强度的指导函数,通过强调动作的重要性来改变动作策略;设计的奖赏函数反映了认知系统的能量效率。仿真结果表明,该算法可以明显提高认知网络信道和功率分配的认知系统能量效率和收敛速度。

基金项目

国防“十二五”预研项目

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0416
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 3657-3660
文章编号: 1001-3695(2019)12-029-3657-04

发布历史

[2019-12-05] 印刷出版

引用本文

徐琳, 赵知劲. 基于案例推理和启发式Q学习的资源分配算法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3657-3660. (Xu Lin, Zhao Zhijin. Resource allocation algorithm based on case reasoning and heuristically accelerated Q-learning [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3657-3660. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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