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本发明公开了一种高密度AP分布场景GCN‑DDPG无线局域网络参数调优方法和系统。方法包括:构建一个强化学习算法可以与之交互产生反馈的环境模型,这个反馈就是无线局域网络的饱和吞吐量估计;利用GCN图卷积神经网络,提取无线局域网络环境的参数信息和结构信息,作为输入提供给深度强化学习DDPG算法策略网络和价值网络的输入;利用构建深度强化学习算法模型,使其与无线局域网络仿真交互环境互动,优化深度强化学习算法的网络参数,使其收敛到一个稳定状态。系统包括环境交互模块、GCN模块以及DDPG模块。本发明可以
(19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113163426 B (45)授权公告日 2023.04.07 (21)申请号 202110447007.8 审查员 刘红芹 (22)申请日 2021.04.25
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