[发明专利]基于深度强化学习的5G移动负载均衡方法有效
申请号: | 202010496098.X | 申请日: | 2020-06-03 |
公开(公告)号: | CN111935777B | 公开(公告)日: | 2023-04-28 |
发明(设计)人: | 潘志文;姚猛;刘楠;尤肖虎 | 申请(专利权)人: | 东南大学;网络通信与安全紫金山实验室 |
主分类号: | H04W28/086 | 分类号: | H04W28/086;H04L41/16;G06N3/0464;G06N3/092 |
代理公司: | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人: | 叶涓涓 |
地址: | 211189 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于深度强化学习的5G移动负载均衡方法,包括:初始化参数;开始进行每一轮循环,从已完成初始化的系统环境中获取初始状态后,开始进行每轮内部的每一小步循环;结束当前小步的循环,若当前小步次数未达到设定的最大步数,则转入循环步骤;否则转入下一步;结束当前轮次的循环,若当前轮次次数未达到设定的最大轮次次数,则转入循环步骤;否则转入下一步;利用训练好的动作网络实现移动负载均衡,将系统内各个基站的状态作为动作网络的输入,得到动作网络的输出值并作用到系统中的各个基站,根据A3事件对用户进行切换。本发明能够实现用户与基站之间的重新分配,进而降低过载小区的负载,实现系统的负载均衡。 | ||
搜索关键词: | 基于 深度 强化 学习 移动 负载 均衡 方法 | ||
【主权项】:
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