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基于增强学习与QoE需求函数的自适应无线网络择取优化机制
1
作者
高继勋
马小雨
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第7期143-147,共5页
为了使网络择取机制能在未知的网络信息条件下仍可适应复杂多变的网络;并可迎合客户动态变化的QoE需求,且能对其进行优化,提出了增强学习与QoE需求函数相融合的自适应网络择取优化机制。从各类用户出发,划分不同性质的业务,并引入随机...
为了使网络择取机制能在未知的网络信息条件下仍可适应复杂多变的网络;并可迎合客户动态变化的QoE需求,且能对其进行优化,提出了增强学习与QoE需求函数相融合的自适应网络择取优化机制。从各类用户出发,划分不同性质的业务,并引入随机离散原则,建立QoE需求函数;根据QoE反馈信号,兼顾切换决策的主观与客观性,嵌入最小二乘法,构建网络切换决策优化模型,获得决策最优值;计算切换开销与客户需求的概率中间值,并定义了最优网络切换规则,耦合增强学习对网络进行择取/切换;设计增强学习参数更新法,完成会话业务发送。在MATLAB仿真平台上对该机制以及其他几种无线网络择取方法进行了测试,实验结果显示:随着网络切换开销权重的不断增大以及转移概率矩阵的实时变化,所提出的机制的性能最好,而且最稳定。
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关键词
增强学习
qoe需求函数决策优化
自适应网络择取机制
开销权重
转移概率矩阵
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题名
基于增强学习与QoE需求函数的自适应无线网络择取优化机制
1
作者
高继勋
马小雨
机构
河南工程学院计算机学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第7期143-147,共5页
文摘
为了使网络择取机制能在未知的网络信息条件下仍可适应复杂多变的网络;并可迎合客户动态变化的QoE需求,且能对其进行优化,提出了增强学习与QoE需求函数相融合的自适应网络择取优化机制。从各类用户出发,划分不同性质的业务,并引入随机离散原则,建立QoE需求函数;根据QoE反馈信号,兼顾切换决策的主观与客观性,嵌入最小二乘法,构建网络切换决策优化模型,获得决策最优值;计算切换开销与客户需求的概率中间值,并定义了最优网络切换规则,耦合增强学习对网络进行择取/切换;设计增强学习参数更新法,完成会话业务发送。在MATLAB仿真平台上对该机制以及其他几种无线网络择取方法进行了测试,实验结果显示:随着网络切换开销权重的不断增大以及转移概率矩阵的实时变化,所提出的机制的性能最好,而且最稳定。
关键词
增强学习
qoe需求函数决策优化
自适应网络择取机制
开销权重
转移概率矩阵
Keywords
Reinforcement learning
qoe
demand function Decision optimisation Adaptive network selection mechanism Expense weight Transition probability matrix
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于增强学习与QoE需求函数的自适应无线网络择取优化机制
高继勋
马小雨
《计算机应用与软件》
CSCD
2015
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