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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本专利公开了一种改进的DQN算法及其在中继无人机多样性资源调度中的应用方法，该方法包括以下步骤：为多样性需求的无人机中继通信场景建立数学模型；将该数学模型转化为马尔可夫决策模型；将改进的DQN算法应用于该决策模型。所公开的改进的DQN算法相较于原DQN算法做出3点改进：引入了双网络结构，以缓解存在的过度估计问题；将随机采样调整为重要性采样策略，引入优先经验回放机制，减少了样本选择的偏差，提升算法的训练效果和收敛性；将评估网络中的线性层替换为噪声层，帮助算法平衡探索与开发，增加模型的泛化能力。本发明能获得更高的数据吞吐量和用户服务水平，能更好的适应拥有多样性需求的复杂多变的无人机中继通信场景。
主权项：1.一种改进的DQN算法及其在中继无人机多样性资源调度中的应用方法，其特征在于，包括以下3个步骤：步骤1，根据实际应用场景，为多样性需求的无人机中继通信场景建立数学模型；步骤2，将无人机中继通信数学模型建模为马尔可夫决策过程模型，以适应强化学习方法求解过程；步骤3，将所提出的NPD-DQN算法应用于步骤2所定义的马尔可夫决策过程模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 一种改进的DQN算法及其在中继无人机多样性资源调度中的应用方法
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