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1、在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,用戶越來(lái)越迫切需要隨時(shí)隨地的無(wú)縫接入無(wú)線網(wǎng)絡(luò)。異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的融合為此提供了可能。為了盡可能為用戶提供總是最優(yōu)的服務(wù),無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)必須能夠?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)選擇。另外,由于用戶數(shù)量的爆炸式增長(zhǎng),移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)消耗能量越來(lái)越高,嚴(yán)重影響了自然環(huán)境并增加運(yùn)營(yíng)商的運(yùn)維成本。因此,非常有必要在異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中研究如何提升能量效率。
本論文提出異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中基于能量效率的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)選擇機(jī)制.在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)選擇中考慮數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰肯?,?shí)現(xiàn)
2、基于能量效率的網(wǎng)絡(luò)選擇。應(yīng)用演化博弈理論對(duì)用戶的網(wǎng)絡(luò)選擇過(guò)程建模,用演化博弈的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程表示用戶之間不斷博弈和演化的過(guò)程,然后根據(jù)復(fù)制動(dòng)態(tài)得到演化博弈的均衡點(diǎn),根據(jù)非線性系統(tǒng)的穩(wěn)定原理得到網(wǎng)絡(luò)選擇的穩(wěn)定策略。
通過(guò)改進(jìn)的Q-Learning算法實(shí)現(xiàn)了用戶網(wǎng)絡(luò)選擇的演化博弈過(guò)程,把用戶選擇網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程模擬為多智能體的Markov決策過(guò)程,解決了基礎(chǔ)Q-Learning算法在多智能體條件下難以收斂的問(wèn)題。
通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)用戶
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