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龍圖騰網恭喜重慶郵電大學申請的專利基于分支D3QN的工業5G網絡智能動態資源分配方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116095757B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310076271.4，技術領域涉及：H04W28/16；該發明授權基于分支D3QN的工業5G網絡智能動態資源分配方法是由王恒;白逸軒;謝鑫;王平設計研發完成，并于2023-01-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于分支D3QN的工業5G網絡智能動態資源分配方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于分支D3QN的工業5G網絡智能動態資源分配方法，屬于移動通信領域。該方法在單基站多切片多節點系統模型中，通過分支結構改進的D3QN分配方法，在每個時隙為每個節點動態分配物理資源塊和功率，在滿足切片之間相互隔離，可靠性的條件下，最小化物理資源塊使用量和功率的加權和。本發明通過分支結構改進的D3QN方法，降低了問題求解的復雜度，保證滿足可靠性約束條件并實現資源使用率和功耗之間的平衡。

本發明授權基于分支D3QN的工業5G網絡智能動態資源分配方法在權利要求書中公布了：1.一種基于分支D3QN的工業5G網絡智能動態資源分配方法，其特征在于，在單基站多切片多節點系統模型中，通過分支結構改進的D3QN分配方法，在每個時隙為每個節點動態分配物理資源塊和功率，在滿足切片之間相互隔離，可靠性的條件下，最小化物理資源塊使用量和功率的加權和；該方法具體包括以下步驟：S1：獲取工業5G網絡系統中參數信息，構造分支結構改進的D3QN，并初始化網絡參數；其中，構造分支結構改進的D3QN，具體包括以下步驟：S101：分支結構改進的D3QN包含一個共享決策模塊和多個網絡分支；設在一個單基站小區下行鏈路場景下，其中工業5G網絡中包含N個節點；共享決策模塊由所有分支共享，共享學習經驗；根據節點數確定分支數為N+2，其中包括一個共享值輸出分支，一個物理資源塊分配分支，N個功率分配分支；共享值輸出模塊輸出共享值Vs，并用在決斗體系中的優勢函數中；物理資源塊的分配在一個分支中完成；各個節點功率的分配是相互獨立的，將N個節點的功率分配劃分到N個分支中；S102：在分支結構改進的D3QN中采用對決結構；對決結構中每個分支的優勢函數為：Qds,ad＝Vs+As,ad其中，Qds,ad是分支d的狀態-動作值，Vs是共享值，As,ad是狀態為s且動作為ad時分支d的動作優勢值；S103：分支結構改進的D3QN中對于目標值的計算，選擇分別針對每個單獨的分支進行計算，分支d的目標值yd的計算公式為： 其中，r表示獎勵，γ表示折扣因子，對應于分支d的分支的目標網絡被定義為s′和a′d分別表示下一時隙的狀態和分支d中的動作；S2：根據系統模型和基于最小化物理資源塊使用量和功率的加權和的優化目標建立狀態空間，動作空間以及獎勵函數，具體包括以下步驟：S201：構建基于最小化物理資源塊使用量和功率的加權和的優化目標，表達式為： 其中，t表示時隙，K表示物理資源塊的個數，N表示節點個數，k和n分別表示物理資源塊和節點的索引；ρk,nt是指示函數，如果在時隙t將物理資源塊k分配給節點n，則ρk,nt＝1，否則，ρk,nt＝0；ωn表示節點n的功率的權重，pn表示節點n的功率；約束條件如下所示：分配的物理資源塊的數量小于等于所擁有的物理資源塊數目K： 保證切片之間相互隔離： 假設總共包含M個切片，m表示切片的索引，切片的可靠性約束： 其中，Dm表示切片m的時延，表示切片m最大可容忍時延，χm表示可靠性要求；約束功率的選取范圍小于等于最大功率pmax：0≤pnt≤pmaxS202：在帶寬有限的情況下，總延遲D表示為：D＝dqueue其中，dqueue表示隊列延遲；S203：為了存儲待發送的傳入流量數據并統計排隊延遲，對每個節點維持一個隊列；節點n在時隙t+1的隊列的積壓Unt+1表示為：Unt+1＝max{Unt+αnt-rnt,0}其中，αnt、rnt分別表示接收的數據量和發送的數據量；S204：建立系統的狀態空間st為：st＝{qt,dt,αt,ht}其中，qt、dt、αt、ht分別是各個節點積壓的集合、延遲的集合、到達流量的集合以及信道增益集合；S205：物理資源塊的動作空間為基于切片劃分的所有可能的分配方法；S206：根據當前節點的時延和積壓來確定物理資源塊分配給切片中節點的優先級； 其中，表示當前節點的優先級，分別表示節點n的時延和積壓量，積壓量被定義為未超時且等待發送的數據量，ζ表示時延和積壓量重要性的權重；再根據節點的優先級來分配物理資源塊，切片m中節點n可分得的物理資源塊量為： 其中，分別表示節點n和切片m被分配的物理資源塊量；S207：構建獎勵函數為： 其中，Kallo為所使用的物理資源塊，ωn為衡量物理資源塊和功率重要性的權重；δn為指示函數，如果節點n滿足可靠性，則為0，否則為1；為懲罰的權重，Ln,t為節點n在時隙t時刻的丟包量；S3：更新各節點的延遲、積壓量、可靠性信息和分支結構改進的D3QN探索動作空間，并輸出最優動作，具體包括以下步驟：S301：在隨機動作選擇階段，對動作的選擇進行進一步的約束，針對物理資源塊動作空間，若切片中存在節點不滿足服務質量約束條件，則去除值為0的分配動作，由此得到新的動作空間a′；針對功率動作空間，若節點不滿足服務質量約束條件，則去除值為0的分配動作，得到新的動作空間p′；S302：在獲得最優動作的過程中，通過選擇除輸出共享值的分支之外的每個分支中與最大動作值函數對應的動作來獲得總共N+1個動作；假設每個分支的最優行為是a*，則a*由下式得到； 最優動作對應的集合為： 其中，表示分支i的最優動作；S4：對網絡進行訓練，并計算損失函數，再利用梯度下降算法更新網絡的參數直至網絡收斂，得到訓練完成的網絡，具體包括以下步驟：S401：根據估計值以及目標值網絡返回的目標值得到損失函數Loss為： 其中，Z表示分支的數量；S402：基于步驟S401的損失函數，計算得到梯度損失函數為： 其中，表示估計網絡的梯度向量，θd表示分支d的網絡參數；S403：每隔若干步，將估計網絡的網絡參數更新到目標網絡直到網絡收斂。

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