一种基于深度强化学习的多目标资源分配方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411596978.9

申请日：

2024-11-11

公开(公告)号：

CN119740773B

公开(公告)日：

2025-10-10

发明(设计)人：

王锐李文桦罗天羽刘威黄生俊郑楠李凯文史志超黄旭程

申请人：

中国人民解放军国防科技大学

申请人地址：

410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

IPC主分类号：

G06Q10/0631

IPC分类号：

G06Q10/04 G06N3/092

代理机构：

长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙) 43236

代理人：

伍志祥

法律状态：

公开

国省代码：

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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
2025-04-01	公开	公开
2025-04-18	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06Q 10/0631申请日:20241111
2025-10-10	授权	授权

共 50 条

[1]

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

[2]

基于深度强化学习的空时域资源分配方法 [P].

胡昊南 ;

李文鹏 ;

张杰 ;

陈前斌 .

中国专利 :CN117715219A ,2024-03-15

[3]

基于多目标深度强化学习的目标分配方法、装置及系统 [P].

汪俊泽 ;

高子文 ;

姚迪 ;

刘俊涛 .

中国专利 :CN118364892A ,2024-07-19

[4]

一种基于深度强化学习算法的资源分配方法及装置 [P].

蒋雯倩 ;

周密 ;

张焜 ;

张帆 ;

陈俊 ;

罗奕 ;

林秀清 ;

唐建林 ;

赵誉洲 ;

林晓明 .

中国专利 :CN115396955A ,2022-11-25

[5]

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

[6]

一种基于深度强化学习的资源分配方法及装置 [P].

张海涛 ;

郭彤宇 ;

郭建立 ;

黄瀚 ;

何晨泽 .

中国专利 :CN111444009A ,2020-07-24

[7]

一种基于深度强化学习的上行NOMA资源分配方法 [P].

徐友云 ;

李大鹏 ;

蒋锐 .

中国专利 :CN112566261A ,2021-03-26

[8]

基于深度强化学习的智能目标分配方法及系统 [P].

臧义华 ;

孟晓燕 ;

马兴民 ;

苗菁菁 .

中国专利 :CN119849894A ,2025-04-18

[9]

基于深度强化学习的智能目标分配方法及系统 [P].

臧义华 ;

孟晓燕 ;

马兴民 ;

苗菁菁 .

中国专利 :CN119849894B ,2025-06-03

[10]

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

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