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基于多智能體深度強化學(xué)習(xí)的車聯(lián)網(wǎng)資源分配方法

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摘 要：在車聯(lián)網(wǎng)中，合理分配頻譜資源對滿足不同車輛鏈路業(yè)務(wù)的服務(wù)質(zhì)量（Ｑｕａｌｉｔｙ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ，ＱｏＳ） 需求具有重要意義。為解決車輛高速移動性和全局狀態(tài)信息獲取困難等問題，提出了一種基于完全分布式多智能體深度強化學(xué)習(xí)（Ｍｕｌｔｉ-Ａｇｅｎｔ Ｄｅｅｐ Ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ Ｌｅａｒｎｉｎｇ，ＭＡＤＲＬ） 的資源分配算法。（剩余12669字）

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