文件名称:
基于深度增强学习和多目标优化改进的卫星资源分配算法
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文件大小: 1mb
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上传时间: 2021-01-13
详细说明：针对多波束卫星系统中资源分配序列决策的多目标优化（MOP）问题，为了在提升卫星系统性能的同时，提高用户业务需求的满意度，提出了一种基于深度增强学习（DRL）的DRL-MOP 算法。所提算法基于DRL和MOP 技术，对动态变化的系统环境和用户到达模型建模，以归一化处理后的频谱效率、能量效率和业务满意度指数的加权和作为优化目标，实现了系统和用户累计性能的优化。仿真对比表明，所提算法可以更好地解决面向多波束卫星系统的多目标优化问题，系统性能和用户满意度优化结果较好，且收敛快、复杂度低。
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