拨盘
分布式资源分配与Multi-Agent的深强化学习的5G-V2V通信 。 此存储库包含玩具示例的源代码，我们在本文中使用了该示例来测试算法的性能。
抽象的
我们考虑在没有基站的情况下在车对车（V2V）通信中的分布式资源选择问题。 每辆车从共享资源池中自主选择传输资源，以传播合作意识消息（CAM）。 这是每个车辆必须选择唯一资源的共识问题。 当由于移动性而彼此相邻的车辆数量在动态变化时，这个问题变得更具挑战性。 在拥挤的情况下，为每辆车分配唯一资源变得不可行，并且必须开发拥挤的资源分配策略。 5G中的标准化方法，即半永久性调度（SPS）受车辆空间分布造成的影响。 在我们的方法中，我们将其转化为优势。 我们提出了一种使用多主体强化学习（DIRAL）的新颖的DIstributed资源分配机制，该机制建立在唯一的状态表示之上。 一个具有挑战性的问题是应对并发学习代理引入的非平稳性，这会导致多
2021-09-13 11:37:09
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本代码在matlab里编写，将多智能体思想和粒子群算法结合起来形成基于多智能体的粒子群算法，并将其运用在IEEE40节点店里负荷分配问题上，取得不错的效果
2021-08-18 16:14:16
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