基于多智能體Actor-Critic算法的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)能效優(yōu)化

摘要： 為了最大限度地提高異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(HetNets)的能量利用率，本文將能效優(yōu)化問題設(shè)計(jì)為一個多級決策問題，根據(jù)優(yōu)化目標(biāo)的資源分配，首先將初始問題分解為對參數(shù)幾乎空白子幀比例和小區(qū)間范圍擴(kuò)展進(jìn)行優(yōu)化的兩個子問題，采用多智能體Actor-Critic(MAAC)算法對子問題進(jìn)行求解，然后通過迭代各優(yōu)化子問題的解，解決初始優(yōu)化問題。在參數(shù)優(yōu)化過程中，將單個小基站作為一個智能體，采用MAAC... （共7頁）