一种基于深度强化学习的拥塞控制算法测试方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410165504.2

申请日：

2024-02-05

公开(公告)号：

CN118200157A

公开(公告)日：

2024-06-14

发明(设计)人：

谢鹏瑾刘亮马华东侯伯范钰

申请人：

北京邮电大学

申请人地址：

100876 北京市海淀区西土城路10号

IPC主分类号：

H04L41/14

IPC分类号：

H04L47/12 H04L41/16

代理机构：

北京金咨知识产权代理有限公司 11612

代理人：

薛海波

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

北京市市辖区

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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
2024-07-02	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):H04L 41/14申请日:20240205
2024-06-14	公开	公开

共 50 条

[1]

一种基于深度强化学习的云际自适应拥塞控制算法 [P].

易波 ;

张艺琼 ;

陈皓月 ;

孟凡深 ;

何强 .

中国专利 :CN118802758A ,2024-10-18

[2]

基于深度强化学习的网络拥塞控制方法、系统及相关设备 [P].

周建二 ;

潘知渊 ;

李伟超 ;

宋胜安 ;

陶小峰 .

中国专利 :CN116232998B ,2024-04-05

[3]

基于深度强化学习的MPTCP拥塞控制方法及其存储介质 [P].

张娇 ;

黄程远 ;

黄韬 ;

刘韵洁 .

中国专利 :CN113207147A ,2021-08-03

[4]

基于多智能体深度强化学习的TCP拥塞控制方法及装置 [P].

李文中 ;

高少华 ;

李想 ;

张淋洺 ;

郑昕韬 ;

陆桑璐 .

中国专利 :CN113114581A ,2021-07-13

[5]

一种基于深度强化学习的拥塞控制方法及系统 [P].

王菲 ;

廖旭东 ;

马成业 ;

胡海燕 ;

陈艳姣 ;

廖崎臣 ;

张竞之 ;

夏振厂 .

中国专利 :CN110581808B ,2019-12-17

[6]

一种基于强化学习动态调节拥塞控制算法的方法及系统 [P].

杨峰 ;

陆云 ;

陈源 ;

刘正元 ;

刘云 .

中国专利 :CN120455372A ,2025-08-08

[7]

一种基于深度强化学习的实时拥塞控制方法 [P].

黄传河 ;

陈仪榕 .

中国专利 :CN114745337A ,2022-07-12

[8]

结合深度强化学习与传统拥塞控制的新型拥塞控制方法 [P].

郑嘉琦 ;

杜卓轩 ;

陈贵海 .

中国专利 :CN112469079B ,2021-03-09

[9]

一种基于深度强化学习的车道保持控制算法及系统 [P].

边有钢 ;

王静雅 ;

谢国涛 ;

胡满江 ;

秦晓辉 ;

王晓伟 ;

徐彪 ;

秦兆博 ;

孙宁 ;

丁荣军 .

中国专利 :CN110654384A ,2020-01-07

[10]

基于多智能体深度强化学习的车联网信道拥塞控制方法 [P].

胡斌杰 ;

王嘉 .

中国专利 :CN118283700A ,2024-07-02

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