19、异构网络中垂直切换的最优联合呼叫准入控制与流量工程的PREFLEX平衡

异构网络中垂直切换的最优联合呼叫准入控制与流量工程的PREFLEX平衡

异构网络垂直切换相关研究

在异构网络(如WCDMA和TDMA)且包含语音和数据服务的系统中,对最优联合呼叫准入控制(JCAC)策略进行了研究,运用了阻塞函数和吞吐量函数这两种优化函数。

阻塞函数优化

在阻塞函数优化方面,当语音呼叫到达率 $\lambda_v$ 变化时,对于某些值,语音阻塞概率 $PB_v$ 和数据阻塞概率 $PB_d$ 会远超可接受水平。例如,对于MDP VH - B解决方案,当 $\lambda_v$ 为某值时,$PB_v$ 为7.5%,$PB_d$ 为3.8%。垂直切换能够改善 $PB_v$ 和 $PB_d$ 。若将这些值限制在2%,MDP VH - A可接受的最大 $\lambda_v$ 约为0.068,MDP NVH为0.064,这表明垂直切换通过提高系统的最大负载能力来改善吞吐量。
当数据呼叫到达率 $\lambda_d$ 在0.05到0.225之间变化时,新策略相较于MDP NVH在吞吐量上的提升较低,且 $PB_d$ 值相近,说明系统处理高 $\lambda_d$ 速率较为困难。不过,在 $PB_v$ 值上有显著差异,当MDP NVH的 $PB_v$ 达到2%时,启发式VH - A的 $PB_v$ 仅为0.5%,有明显降低。这也表明随着 $\lambda_d$ 增长,吞吐量的提升主要来自语音呼叫,但由于语音呼叫数据速率低,对总吞吐量贡献较小。

吞吐量优化

吞吐量优化方面,给出了不同策略下随 $\lambda_v$ 和 $\lambda_d$ 变化的吞吐量情况。

垂直切换成本

在数字化进程中,人工智能技术日益成为科技革新的关键驱动力,其中强化学习作为机器学习的重要分支,在解决复杂控制任务方面展现出显著潜力。本文聚焦于深度确定性策略梯度(DDPG)方法在移动机器人自主导航领域的应用研究。该算法通过构建双神经网络架构,有效克服了传统Q-learning在连续动作空间中的局限性,为高维环境下的决策问题提供了创新解决方案。 DDPG算法的核心架构包含策略网络价值评估网络两大组件。策略网络负责根据环境状态生成连续动作指令,通过梯度上升方法不断优化策略以获取最大长期回报;价值评估网络则采用深度神经网络对状态-动作对的期望累积奖励进行量化估计,为策略优化提供方向性指导。这种双网络协作机制确保了算法在复杂环境中的决策精度。 为提升算法稳定性,DDPG引入了多项关键技术:经验回放机制通过建立数据缓冲区存储历史交互记录,采用随机采样方式打破样本间的时序关联性;目标网络系统通过参数软更新策略,以θ_target = τ·θ_current + (1-τ)·θ_target的更新方式确保训练过程的平稳性;探索噪声注入技术则通过在动作输出中添加随机扰动,维持了策略探索利用的平衡。 在具体实施过程中,研究需依次完成以下关键步骤:首先建立符合马尔科夫决策过程的环境模型,精确描述机器人的运动学特性环境动力学;随后设计深度神经网络结构,确定各层神经元数量、激活函数类型及参数优化算法;接着进行超参数配置,包括学习速率、批量采样规模、目标网络更新系数等关键数值的设定;最后构建完整的训练验证流程,通过周期性测试评估导航成功率、路径规划效率、障碍规避能力等核心指标。 该研究方法不仅为移动机器人自主导航提供了可靠的技术方案,其算法框架还可扩展应用于工业自动化、智能交通等需要精密控制的领域,具有重要的工程实践价值理论借鉴意义。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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