| 基于图学习的密集空间网络传输资源调度方法 |
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| 引用本文： | 刘润滋,吴伟华,张文柱,周笛,张琰.基于图学习的密集空间网络传输资源调度方法[J].电子学报,2021,49(11):2133-2137. |
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| 作者姓名： | 刘润滋 吴伟华 张文柱 周笛 张琰 |
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| 作者单位： | 西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055;西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中国博士后科学基金;中国博士后科学基金;中国博士后科学基金;陕西省重点研发计划;陕西省自然科学基金;陕西省高校科协青年人才托举计划项目;中国博士后科学基金 |
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| 摘 要： | 面对密集空间网络传输资源调度问题中的复杂度以及有效性挑战,本文以图论模型为纽带,将传统数学模型与机器学习方法相结合,提出一种基于图学习的密集空间网络传输资源调度方法.该方法基于图论模型对问题结构的认知将密集空间网络资源调度问题分解,由数学模型与基于图结构的强化学习交替配合完成整个求解过程.实验结果表明,与传统的基于数学模型的资源调度方法相比,所提方法能将资源调度收益提升25.1％,且其训练结果对网络场景变化具有较好的适应性.
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| 关 键 词： | 密集空间网络 资源调度 机器学习 深度强化学习 图论 |
Graph Learning Based Transmission Resources Scheduling in Dense Space Networks |
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| LIU Run-zi,WU Wei-hua,ZHANG Wen-zhu,ZHOU Di,ZHANG Yan.Graph Learning Based Transmission Resources Scheduling in Dense Space Networks[J].Acta Electronica Sinica,2021,49(11):2133-2137. |
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| Authors: | LIU Run-zi WU Wei-hua ZHANG Wen-zhu ZHOU Di ZHANG Yan |
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