基于局部信息交互的博弈学习算法

发布时间：2018-03-31 02:16

  本文选题：势能博弈　切入点：纳什均衡　出处：《计算机应用研究》2017年07期

【摘要】：频谱资源异构性是5G通信系统的重要特性之一。为实现频谱资源分配与需求的最优匹配,关注5G微蜂窝的异构信道选择问题。针对该问题,传统集中式优化机制系统效率较优但优化开销大,而传统分布式优化机制优化开销较少但系统效率受限。为实现系统效率与优化开销的有效折中,将优化问题建模为局部合作博弈,提出基于局部信息交互的博弈学习算法,实现了系统在分布式优化机制下的最优频谱资源分配。仿真结果验证了算法的最优性、收敛性和稳健性。
[Abstract]:The heterogeneity of spectrum resources is one of the important characteristics of 5G communication systems. In order to achieve the optimal matching of spectrum resource allocation and requirements, the problem of heterogeneous channel selection of 5G microcellular is concerned. The system efficiency of traditional centralized optimization mechanism is better than that of traditional distributed optimization mechanism, while the traditional distributed optimization mechanism has less optimization overhead but limited system efficiency. In order to achieve an effective compromise between system efficiency and optimization overhead, the traditional centralized optimization mechanism is more efficient than traditional distributed optimization mechanism. The optimization problem is modeled as a local cooperative game, and a game learning algorithm based on local information interaction is proposed, which realizes the optimal spectrum resource allocation under the distributed optimization mechanism. The simulation results verify the optimality of the algorithm. Convergence and robustness.
【作者单位】： 解放军理工大学通信工程学院国家短波工程中心;
【基金】：国家自然科学基金面上资助项目(61172062) 江苏省自然科学基金面上资助项目(BK2011116)
【分类号】：TN929.5

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本文编号：1688712