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J-GLOBAL ID：202002237206799785   整理番号：20A1380800

事例推論とヒューリスティックQ学習に基づくリソース割当アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Resource allocation algorithm based on case reasoning and heuristically accelerated Q-learning

著者 (2件)： Xu Lin (杭州電子科技大学通信工程学院,杭州,310018) ,  Zhao Zhijin (杭州電子科技大学通信工程学院,杭州,310018)
資料名： Jisuanji Yingyong Yanjiu  (Jisuanji Yingyong Yanjiu)
巻： 36  号： 12  ページ： 3657-3660  発行年： 2019年 
JST資料番号： C2536A  ISSN： 1001-3695  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 集中型認知ネットワークのチャネルと電力割当問題のために,事例ベース推論と発見的Q学習アルゴリズムを提案した。Q学習アルゴリズムの収束速度を向上するために,現在の割当問題を記憶の歴史的事例と類似性マッチングして,最も類似な事例のQ値を選択し,次に,発見的Q学習アルゴリズムの初期値として正規化した。発見的Q学習のアルゴリズム性能を改良するために,情報強度に基づく指導関数を導入し,動作戦略を強調して,設計報酬関数は認知システムのエネルギー効率を反映した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムが,認知ネットワークのチャネルと電力割当の認知システムのエネルギー効率と収束速度を明らかに改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  ネットワーク ,  *資源割付 ,  割当問題 ,  Q値 ,  類似性 ,  チャネル ,  正規化 ,  エネルギー効率 ,  事例ベース推論
準シソーラス用語： 電力割当 ,  収束速度 ,  *Q学習 ,  *ヒューリスティック , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： 推論 ,  ヒューリスティック ,  Q学習 ,  リソース割当 ,  アルゴリズム