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申请/专利权人：绍兴柯桥智果电子配件厂
摘要：本发明涉及基于强化学习的电力通信网络资源负载均衡方法。首先对电力通信网络中存在的资源分配问题进行需求分析，并定义性能指标包括最大化吞吐量、最小化延迟和保证连接的可靠性；其次建立包括网络拓扑、数据流和资源消耗的电力通信网络数学模型；接着选择并定制问题的强化学习算法，并针对电力通信网络特点优化算法，设计根据网络实时状态动态调整奖励值的自适应奖励函数，并开发多维状态编码方案，以构建网络中的状态；最后对电力通信网络的状态和行为进行编码，以适应所选择的强化学习算法，其中状态包括当前网络负载和各节点资源使用情况，行为包括资源重新分配和路由调整，以构建电力通信网络中的资源负载均衡。
主权项：1.基于强化学习的电力通信网络资源负载均衡方法，其特征在于：首先包括对电力通信网络中存在的资源分配问题进行需求分析，并定义性能指标包括最大化吞吐量、最小化延迟和保证连接的可靠性；其次建立包括网络拓扑、数据流和资源消耗的电力通信网络数学模型；接着选择并定制问题的强化学习算法，包括Q学习或深度确定性策略梯度DDPG算法，并针对电力通信网络特点优化算法，设计根据网络实时状态动态调整奖励值的自适应奖励函数，并开发多维状态编码方案，以构建网络中的状态；最后对电力通信网络的状态和行为进行编码，以适应所选择的强化学习算法，其中状态包括当前网络负载和各节点资源使用情况，行为包括资源重新分配和路由调整，以构建电力通信网络中的资源负载均衡。
全文数据：
权利要求：
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