35、强化学习在移动网络协调与卡车选择问题中的应用

强化学习在移动网络协调与卡车选择问题中的应用

1. 基于PPO的移动网络自主协调

在移动网络中，为了实现用户与基站之间的高效连接，提高整体的用户体验质量（QoE），可以使用近端策略优化（PPO）算法。

1.1 环境介绍

移动网络环境由多个基站（BSs）和用户设备（UE）组成。用户在指定区域内移动，并可能连接到一个或多个基站。该环境支持多智能体和集中式强化学习策略。

要实现全局最大QoE，策略需要考虑两个关键因素：
- 每个连接的数据速率（DR，单位为GB/s）由UE和BS之间的信道质量（如信噪比）决定。
- 单个UE的QoE不一定随数据速率的提高而线性增加。

1.2 代码实现步骤

以下是使用PPO算法进行移动网络协调的具体步骤和代码：

1. 导入必要的库

import gymnasium
import matplotlib.pyplot as plt
import mobile_env
from IPython import display
from stable_baselines3 import PPO
from stable_baselines3.ppo import MlpPolicy

2. 创建环境

env = gymnasiu