基于深度强化学习的空时域资源分配方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311575873.0

申请日：

2023-11-23

公开(公告)号：

CN117715219A

公开(公告)日：

2024-03-15

发明(设计)人：

胡昊南李文鹏张杰陈前斌

申请人：

重庆邮电大学

申请人地址：

400065 重庆市南岸区南山街道崇文路2号

IPC主分类号：

H04W72/50

IPC分类号：

H04W72/0446 H04W72/044 G06N3/044 G06N3/047 G06N3/084 G06N3/092

代理机构：

重庆辉腾律师事务所 50215

代理人：

卢胜斌

法律状态：

公开

国省代码：

山东省青岛市

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-03-15	公开	公开
2024-04-02	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H04W 72/50申请日:20231123

共 50 条

[1]

基于深度强化学习的低轨卫星波束资源分配方法 [P].

安俊陶 ;

李沛 ;

苏义炯 ;

胡淼 ;

徐欣 .

中国专利 :CN120150800A ,2025-06-13

[2]

基于深度强化学习的C-RAN计算卸载和资源分配方法 [P].

张军 ;

靳晓岩 .

中国专利 :CN110557769A ,2019-12-10

[3]

基于深度强化学习的卸载调度与资源分配方法 [P].

刘欣 ;

李季 .

中国专利 :CN113452625B ,2021-09-28

[4]

一种基于深度强化学习的边缘容器资源分配方法 [P].

金翼 ;

陆继钊 ;

郭少勇 ;

李文萃 ;

吴晨光 ;

王丰宁 ;

贺文晨 ;

邵苏杰 ;

蔡沛霖 ;

梅林 ;

李永杰 .

中国专利 :CN111885137B ,2020-11-03

[5]

一种基于深度强化学习的多目标资源分配方法 [P].

王锐 ;

李文桦 ;

罗天羽 ;

刘威 ;

黄生俊 ;

郑楠 ;

李凯文 ;

史志超 ;

黄旭程 .

中国专利 :CN119740773B ,2025-10-10

[6]

一种基于深度强化学习的多目标资源分配方法 [P].

王锐 ;

李文桦 ;

罗天羽 ;

刘威 ;

黄生俊 ;

郑楠 ;

李凯文 ;

史志超 ;

黄旭程 .

中国专利 :CN119740773A ,2025-04-01

[7]

基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配方法 [P].

刘迪 ;

杨东 ;

李哲毓 ;

毕玉冰 ;

刘超飞 ;

王文庆 ;

崔逸群 ;

朱博迪 ;

肖力炀 ;

刘骁 ;

崔鑫 .

中国专利 :CN113573363B ,2024-01-23

[8]

基于深度强化学习的MEC计算卸载与资源分配方法 [P].

刘迪 ;

杨东 ;

李哲毓 ;

毕玉冰 ;

刘超飞 ;

王文庆 ;

崔逸群 ;

朱博迪 ;

肖力炀 ;

刘骁 ;

崔鑫 .

中国专利 :CN113573363A ,2021-10-29

[9]

基于策略梯度的深度强化学习多任务资源分配方法 [P].

张程祎 ;

梁新宇 ;

蒋美菊 ;

刘欣欣 ;

邓琳一 .

中国专利 :CN120073768A ,2025-05-30

[10]

一种基于深度强化学习的蜂窝网用户关联与资源分配方法 [P].

曾庆田 ;

宋越千 ;

陈赓 ;

段华 ;

原桂远 ;

李超 ;

宋戈 ;

鲁法明 ;

倪维健 .

中国专利 :CN118828603A ,2024-10-22

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