基于SAC强化学习的车联网频谱资源动态分配

针对车联网频谱资源稀缺问题,提出一种基于柔性致动-评价（SAC）强化学习算法的多智能体频谱资源动态分配方案。以最大化信道总容量与载荷成功交付率为目标,建立车辆-车辆（V2V）链路频谱资源分配模型。将每条V2V链路作为单个智能体,构建多智能体马尔科夫决策过程模型。利用SAC强化学习算法设计神经网络,通过最大化熵与累计奖励和以训练智能体,使得V2V链路经过不断学习优化频谱资源分配。仿真结果表明,与基于深度Q网络和深度确定性策略梯度的频谱资源分配方案相比,该方案可以更高效地完成车联网链路之间的频谱共享任务,且信道传输速率和载荷成功交付率更高。