笔记： 2019-12-30 更新：添加 R2019b 版本。 修复版本可比性问题。 没有添加新功能。 1. 第一次运行可能需要几分钟才能启动。 这是正常的，因为 MATLAB/Simulink 正在执行 C 代码生成以加快执行速度。 一旦代码生成完成，Simulink 模型或库就会打开，下次不会花费太多时间。 2. VANET_Toolbox r2018a 将在未来版本中移除。 车载网络模拟器 VANET 工具箱是一个 Simulink 库。 该库包含主要的车载网络层、APP 层、MAC 层和 PHY 层。 APP 层负责消息生成和车辆移动模型。 目前，APP 层生成的消息包括基本安全消息（BSM）和变道消息。 移动模型包括跟车模型（CFM）和变道模型（LCM），用户可以模拟刹车和变道行为。 MAC 层根据 IEEE 802.11p 实现了增强型分布式信道接入 (EDCA)。

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

对车联网中V2V通信系统级仿真平台的开发进行了详细的研究预设计，对仿真平台进行了验证，对V2V通信系统的网络拓扑结和信道模型进行了仿真

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