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

张沛; 刘帅军; 马治国; 王晓晖; 宋俊德

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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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cqvip: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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来源
《通信学报》 |2020年第6期|51-60|共10页
作者
张沛; 刘帅军; 马治国; 王晓晖; 宋俊德;
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作者单位

北京邮电大学计算机学院北京 100876;

中国信息通信研究院北京 100191;

中国科学院软件研究所北京 100190;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类卫星通信;
关键词
多波束卫星系统; 资源分配; 序列决策; 深度增强学习; 多目标优化;

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