基于强化学习的车联网资源分配方法、存储介质及设备

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202211063218.2

申请日：

2022-09-01

公开(公告)号：

CN115696258B

公开(公告)日：

2025-02-11

发明(设计)人：

崔海霞陆江南刘鹏张楠刘圣锋

申请人：

华南师范大学

申请人地址：

510006 广东省广州市番禺区外环西路378号

IPC主分类号：

H04W4/40

IPC分类号：

H04W72/0453 H04W72/044 H04W72/53 G06N3/092

代理机构：

广州新诺专利商标事务所有限公司 44100

代理人：

何珉

法律状态：

授权

国省代码：

广东省佛山市

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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
2025-02-11	授权	授权

共 50 条

[1]

基于强化学习的车联网资源分配方法、存储介质及设备 [P].

崔海霞 ;

陆江南 ;

刘鹏 ;

张楠 ;

刘圣锋 .

中国专利 :CN115696258A ,2023-02-03

[2]

基于深度强化学习的IRS辅助车联网系统资源分配方法 [P].

冯振辉 ;

曾嵘 ;

应娜 ;

姚英彪 ;

包建荣 ;

王浩 ;

易志强 .

中国专利 :CN117750527A ,2024-03-22

[3]

基于深度强化学习的跳波束资源分配方法、系统、存储介质及设备 [P].

杨明川 ;

窦映喆 ;

焦利彬 ;

薛冠昌 ;

谢冰玉 .

中国专利 :CN113572517B ,2021-10-29

[4]

基于深度强化学习的超密集车联网自适应资源分配方法 [P].

黄杰 ;

李幸星 ;

杨凡 ;

赖显智 ;

丁睿杰 ;

孙一丹 ;

姚凤航 ;

蔡杰良 .

中国专利 :CN119865914B ,2025-09-30

[5]

基于深度强化学习的超密集车联网自适应资源分配方法 [P].

黄杰 ;

李幸星 ;

杨凡 ;

赖显智 ;

丁睿杰 ;

孙一丹 ;

姚凤航 ;

蔡杰良 .

中国专利 :CN119865914A ,2025-04-22

[6]

基于联邦多智能体强化学习的车联网边缘资源分配方法 [P].

包金鸣 ;

林艳 ;

陶奕宇 ;

张一晋 ;

邹骏 ;

李骏 ;

束锋 .

中国专利 :CN114980123B ,2025-04-25

[7]

一种基于图论和强化学习的车联网通信资源分配方法 [P].

郭迟 ;

周求湛 ;

王聪 ;

崔琳 .

中国专利 :CN113709882A ,2021-11-26

[8]

一种基于多智能体深度强化学习的车联网资源分配方法 [P].

纪宇昕 .

中国专利 :CN115551065A ,2022-12-30

[9]

基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配方法 [P].

胡斌杰 ;

王玉杰 .

中国专利 :CN120378836A ,2025-07-25

[10]

基于强化学习的业务分配方法、装置、设备及存储介质 [P].

朱星华 ;

王健宗 .

中国专利 :CN112381428A ,2021-02-19

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