✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 完整代码获取 定制创新 论文复现点击Matlab科研工作室个人信条格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍一、引言随着移动设备的广泛使用和室内无线应用的不断增加室内无线网络资源的有效分配变得至关重要。传统的资源分配算法往往基于固定的规则或预先设定的模型难以适应室内复杂多变的无线环境。深度 Q - learning 作为强化学习的一种强大变体能够让智能体通过与环境的交互学习自动找到最优的资源分配策略。本文旨在探讨基于深度 Q - learning 强化学习的室内无线网络资源最优分配算法以提高网络性能和用户体验。二、室内无线网络资源分配问题概述一室内无线网络特点室内环境存在多径传播、信号遮挡等问题导致无线信号强度和质量在不同位置变化较大。同时室内用户分布和业务需求具有动态性不同区域、不同时间段的用户数量和数据流量需求差异明显。这些特点使得室内无线网络资源分配面临诸多挑战。二资源分配目标室内无线网络资源分配的主要目标是在满足用户服务质量QoS要求的前提下最大化网络吞吐量、提高频谱效率或优化其他性能指标。例如对于实时性业务如视频通话需要保证较低的延迟和稳定的带宽对于非实时业务如文件下载则更关注数据传输速率。三、深度 Q - learning 强化学习基础二深度 Q - learning 扩展深度 Q - learningDQN引入深度神经网络来近似 Q 值函数。由于室内无线网络状态空间和动作空间通常较大传统的 Q - learning 方法难以存储和学习所有状态 - 动作对的 Q 值。DQN 使用神经网络的强大拟合能力以状态 s 作为输入输出所有可能动作的 Q 值估计。通过不断训练神经网络使其能够准确近似 Q 值函数从而实现智能体的最优策略学习。四、基于深度 Q - learning 的室内无线网络资源分配算法设计一状态空间定义状态空间应包含描述室内无线网络环境和用户需求的关键信息。例如用户相关信息每个用户的位置、当前数据速率需求、已分配的资源块数量等。网络状态信息各接入点AP的负载情况、可用频谱资源、信号强度分布等。通过对这些信息进行合理编码和量化将其转化为神经网络可以处理的输入特征向量。二动作空间设计动作空间定义为智能体即资源分配算法可以采取的资源分配操作。例如为每个用户分配不同数量的资源块、调整发射功率、切换用户到不同的 AP 等。每个动作对应于一种具体的资源分配策略。三奖励函数设计奖励函数是引导智能体学习最优策略的关键。奖励函数的设计应与资源分配的目标紧密相关。例如吞吐量奖励当网络吞吐量增加时给予正奖励鼓励智能体采取提高吞吐量的资源分配动作。QoS 满足奖励如果所有用户的 QoS 需求都得到满足给予额外的奖励反之若有用户 QoS 不达标给予负奖励。公平性奖励为了保证用户之间的公平性当资源分配更公平例如通过基尼系数衡量时给予正奖励。综合考虑这些因素设计奖励函数 R 为⛳️ 运行结果1 参考文献[1]邢关生.基于强化学习算法的电梯动态调度策略的研究[D].天津大学,2005.DOI:10.7666/d.y848976. 部分代码% intial ploting for data quality evaluationfor i1:20figure()imagesc(speedAll_A15(:,:,i));% plot(models{90,1}.targets(2,:))% hold on;% plot(models{90,1}.outputs(2,:))% plot(model{1,1}.targets(2,:),model{1,1}.outputs(2,:),.)% temp[];for i1:13s(i,:,:)models_A16N{i,1}.output.speed;f(i,:,:)models_A16N{i,1}.output.flow;endfigure(1)h1subplot(2,2,1);imagesc(s(:,:,139));h2subplot(2,2,2);imagesc(speedAll_A16N(:,:,139));h3subplot(2,2,3);plot(f(:,:,139),s(:,:,139),.)h4subplot(2,2,4);plot(flowAll_A16N(:,:,139),speedAll_A16N(:,:,139),.)%%xrange[-500 1000];bin20;figure ()subplot(4,4,1);Gain.scenario_10(Gain.scenario_10(:,1)-100Gain.scenario_10(:,1)0,1)...-1.*Gain.scenario_10(Gain.scenario_10(:,1)-100Gain.scenario_10(:,1)0,1);[y,x]hist(Gain.scenario_10(:,1),10);bar(x,y)xlim(xrange)subplot(4,4,2);[y,x]hist(Gain.scenario_10(:,2),10);bar(x,y)xlim(xrange)subplot(4,4,3);[y,x]hist(Gain.scenario_10(:,3),10);bar(x,y)xlim(xrange)subplot(4,4,4);[y,x]hist(Gain.scenario_10(:,4),10);bar(x,y)xlim(xrange)h9subplot(4,4,5);[y,x]hist(Gain.scenario_20(:,1),bin);bar(x,y)xlim(xrange)subplot(4,4,6);[y,x]hist(Gain.scenario_20(:,2),bin);bar(x,y)xlim(xrange)subplot(4,4,7);[y,x]hist(Gain.scenario_20(:,3),bin);bar(x,y)xlim(xrange)subplot(4,4,8);[y,x]hist(Gain.scenario_20(:,4),bin);bar(x,y)xlim(xrange)h13subplot(4,4,9);[y,x]hist(Gain.scenario_30(:,1),bin);bar(x,y)xlim(xrange)subplot(4,4,10);[y,x]hist(Gain.scenario_30(:,2),bin);bar(x,y)xlim(xrange)h15subplot(4,4,11);[y,x]hist(Gain.scenario_30(:,3),bin);bar(x,y)xlim(xrange)h16subplot(4,4,12);[y,x]hist(Gain.scenario_30(:,4),bin);bar(x,y)xlim(xrange)h5subplot(4,4,13);[y,x]hist(Gain.scenario_40(:,1),bin);bar(x,y)xlim(xrange)h5subplot(4,4,14);[y,x]hist(Gain.scenario_40(:,2),bin);bar(x,y)xlim(xrange)h5subplot(4,4,15);[y,x]hist(Gain.scenario_40(:,3),bin);bar(x,y)xlim(xrange)h5subplot(4,4,16);[y,x]hist(Gain.scenario_40(:,4),bin);bar(x,y)xlim(xrange)%% plot severe congested daysfigure();subplot (2,2,1);imagesc(speedAll_A15(:,:,146))subplot(2,2,3);PT_A15(80,47,146).08;PT_A15(PT_A151)1;stem(100.*PT_A15(80,:,146))% ylim([0 60])subplot (2,2,2);imagesc(speedAll_A15(:,:,5))PT_A15(80,49,5).08subplot(2,2,4);stem(100.*PT_A15(80,:,5))ylim([0 25]);%% weekdaysAnum2cell(Gain.scenario_10);Bnum2cell(Gain.scenario_20);Cnum2cell(Gain.scenario_30);Dnum2cell(Gain.scenario_40);for i1: 147if ismember(ExpectedSpeed.index.All(i),ExpectedSpeed.index.saturdays)A{i,5}Saturday;B{i,5}Saturday;C{i,5}Saturday;D{i,5}Saturday;elseif ismember(ExpectedSpeed.index.All(i),ExpectedSpeed.index.sundays)A{i,5}Sunday;B{i,5}Sunday;C{i,5}Sunday;D{i,5}Sunday;elseif ismember(ExpectedSpeed.index.All(i),ExpectedSpeed.index.mondays)A{i,5}Monday;B{i,5}Monday;C{i,5}Monday;D{i,5}Monday;elseif ismember(ExpectedSpeed.index.All(i),ExpectedSpeed.index.tuesdays)A{i,5}Tuesday;B{i,5}Tuesday;C{i,5}Tuesday;D{i,5}Tuesday;elseif ismember(ExpectedSpeed.index.All(i),ExpectedSpeed.index.wednesdays)A{i,5}Wednesday;B{i,5}Wednesday;C{i,5}Wednesday;D{i,5}Wednesday;elseif ismember(ExpectedSpeed.index.All(i),ExpectedSpeed.index.thursdays)A{i,5}Thursday;B{i,5}Thursday;C{i,5}Thursday;D{i,5}Thursday;elseif ismember(ExpectedSpeed.index.All(i),ExpectedSpeed.index.fridays)A{i,5}Friday;B{i,5}Friday;C{i,5}Friday;D{i,5}Friday;endend%% plot comparisont(1,:)sum(Gain.scenario_10,1);t(2,:)sum(Gain.scenario_20,1);t(3,:)sum(Gain.scenario_30,1);t(4,:)sum(Gain.scenario_40,1);%% optimisedtemp(1,1)sum(Gain.scenario_10(Gain.scenario_10(:,1)0,1));temp(1,2)sum(Gain.scenario_10(Gain.scenario_10(:,2)0,2));temp(1,3)sum(Gain.scenario_10(Gain.scenario_10(:,3)0,3));temp(1,4)sum(Gain.scenario_10(Gain.scenario_10(:,4)0,4));temp(2,1)sum(Gain.scenario_20(Gain.scenario_20(:,1)0,1));temp(2,2)sum(Gain.scenario_20(Gain.scenario_20(:,2)0,2));temp(2,3)sum(Gain.scenario_20(Gain.scenario_20(:,3)0,3));temp(2,4)sum(Gain.scenario_20(Gain.scenario_20(:,4)0,4));temp(3,1)sum(Gain.scenario_30(Gain.scenario_30(:,1)0,1));temp(3,2)sum(Gain.scenario_30(Gain.scenario_30(:,2)0,2));temp(3,3)sum(Gain.scenario_30(Gain.scenario_30(:,3)0,3));temp(3,4)sum(Gain.scenario_30(Gain.scenario_30(:,4)0,4));temp(4,1)sum(Gain.scenario_40(Gain.scenario_40(:,1)0,1));temp(4,2)sum(Gain.scenario_40(Gain.scenario_40(:,2)0,2));temp(4,3)sum(Gain.scenario_40(Gain.scenario_40(:,3)0,3));temp(4,4)sum(Gain.scenario_40(Gain.scenario_40(:,4)0,4));%% plot for paperGain_A15load(Gain_A15.mat);Gain_A16Nload(Gain_A16N.mat);Gain_A16Sload(Gain_A16S.mat);Gain_A4load(Gain_A4.mat);Gain_A29load(Gain_A29.mat);%%a(1,1)sum(Gain_A15.Gain.scenario_10(Gain_A15.Gain.scenario_10(:,4)0,4),omitnan);a(1,2)sum(Gain_A15.Gain.scenario_20(Gain_A15.Gain.scenario_20(:,4)0,4),omitnan);a(1,3)sum(Gain_A15.Gain.scenario_30(Gain_A15.Gain.scenario_30(:,4)0,4),omitnan);a(1,4)sum(Gain_A15.Gain.scenario_40(Gain_A15.Gain.scenario_40(:,4)0,4),omitnan);a(2,1)sum(Gain_A4.Gain.scenario_10(Gain_A4.Gain.scenario_10(:,4)0,4),omitnan);a(2,2)sum(Gain_A4.Gain.scenario_20(Gain_A4.Gain.scenario_20(:,4)0,4),omitnan);a(2,3)sum(Gain_A4.Gain.scenario_30(Gain_A4.Gain.scenario_30(:,4)0,4),omitnan);a(2,4)sum(Gain_A4.Gain.scenario_40(Gain_A4.Gain.scenario_40(:,4)0,4),omitnan);a(3,1)sum(Gain_A29.Gain.scenario_10(Gain_A29.Gain.scenario_10(:,4)0,4),omitnan);a(3,2)sum(Gain_A29.Gain.scenario_20(Gain_A29.Gain.scenario_20(:,4)0,4),omitnan);a(3,3)sum(Gain_A29.Gain.scenario_30(Gain_A29.Gain.scenario_30(:,4)0,4),omitnan);a(3,4)sum(Gain_A29.Gain.scenario_40(Gain_A29.Gain.scenario_40(:,4)0,4),omitnan);a(4,1)sum(Gain_A16N.Gain.scenario_10(Gain_A16N.Gain.scenario_10(:,4)0,4),omitnan);a(4,2)sum(Gain_A16N.Gain.scenario_20(Gain_A16N.Gain.scenario_20(:,4)0,4),omitnan);a(4,3)sum(Gain_A16N.Gain.scenario_30(Gain_A16N.Gain.scenario_30(:,4)0,4),omitnan);a(4,4)sum(Gain_A16N.Gain.scenario_40(Gain_A16N.Gain.scenario_40(:,4)0,4),omitnan);a(5,1)sum(Gain_A16S.Gain.scenario_10(Gain_A16S.Gain.scenario_10(:,4)0,4),omitnan);a(5,2)sum(Gain_A16S.Gain.scenario_20(Gain_A16S.Gain.scenario_20(:,4)0,4),omitnan);a(5,3)sum(Gain_A16S.Gain.scenario_30(Gain_A16S.Gain.scenario_30(:,4)0,4),omitnan);a(5,4)sum(Gain_A16S.Gain.scenario_40(Gain_A16S.Gain.scenario_40(:,4)0,4),omitnan);%%sum(Gain_A15.Gain.scenario_10(Gain_A15.Gain.scenario_10(:,4)0 Gain_A4.Gain.scenario_10(:,4)0 Gain_A29.Gain.scenario_10(:,4)0 Gain_A16N.Gain.scenario_10(:,4)0 Gain_A16S.Gain.scenario_10(:,4)0,4),omitnan)sum(Gain_A15.Gain.scenario_20(Gain_A15.Gain.scenario_20(:,4)0 Gain_A4.Gain.scenario_20(:,4)0 Gain_A29.Gain.scenario_20(:,4)0 Gain_A16N.Gain.scenario_20(:,4)0 Gain_A16S.Gain.scenario_20(:,4)0,4),omitnan)sum(Gain_A15.Gain.scenario_30(Gain_A15.Gain.scenario_30(:,4)0 Gain_A4.Gain.scenario_30(:,4)0 Gain_A29.Gain.scenario_30(:,4)0 Gain_A16N.Gain.scenario_30(:,4)0 Gain_A16S.Gain.scenario_30(:,4)0,4),omitnan)sum(Gain_A15.Gain.scenario_30(Gain_A15.Gain.scenario_30(:,4)0 Gain_A4.Gain.scenario_30(:,4)0 Gain_A29.Gain.scenario_40(:,4)0 Gain_A16N.Gain.scenario_40(:,4)0 Gain_A16S.Gain.scenario_40(:,4)0,4),omitnan)%%sum(Gain.scenario_40(Gain_A15.Gain.scenario_40(:,4)0,5),omitnan)sum(Gain.scenario_40(Gain_A4.Gain.scenario_40(:,4)0,5),omitnan)sum(Gain.scenario_40(Gain_A29.Gain.scenario_40(:,4)0,5),omitnan)sum(Gain.scenario_40(Gain_A16N.Gain.scenario_40(:,4)0,5),omitnan)sum(Gain.scenario_40(Gain_A16S.Gain.scenario_40(:,4)0,5),omitnan)%% calculate travel time improvment%% b(1,1)mean(Gain.traveltime_10(:,1),omitnan)*10;% b(1,2)mean(Gain.traveltime_20(:,1),omitnan)*10;% b(1,3)mean(Gain.traveltime_30(:,1),omitnan)*10;% b(1,4)mean(Gain.traveltime_40(:,1),omitnan)*10;b(1,1)mean(Gain.traveltime_10(Gain.traveltime_10(:,3)0,2),omitnan)*10;b(1,2)mean(Gain.traveltime_20(Gain.traveltime_20(:,1)0,2),omitnan)*10;b(1,3)mean(Gain.traveltime_30(Gain.traveltime_30(:,2)0,2),omitnan)*10;b(1,4)mean(Gain.traveltime_40(Gain.traveltime_40(:,2)0,2),omitnan)*10;%% plot Allm2; % targtes 1-3 (1: flow, 2: speed, 3: truck percentage)A15.tmodels_A15{88,1}.test.Targets(m,:);A15.ymodels_A15{88,1}.test.Outputs(m,:);A15.nameTest Data A15 Node 88;A4.tmodels_A4{4,1}.test.Targets(m,:);A4.ymodels_A4{4,1}.test.Outputs(m,:);A4.nameTest Data A4 Node 94;A29.tmodels_A29{4,1}.test.Targets(m,:);A29.ymodels_A29{4,1}.test.Outputs(m,:);A29.nameTest Data A29 Node 102;A16N.tmodels_A16N{4,1}.test.Targets(m,:);A16N.ymodels_A16N{4,1}.test.Outputs(m,:);A16N.nameTest Data A16N Node 123;A16S.tmodels_A16S{8,1}.test.Targets(m,:);A16S.ymodels_A16S{8,1}.test.Outputs(m,:);A16S.nameTest Data A16S Node 139;plotAll(A15,A4,A29,A16N,A16S, m) 部分理论引用网络文献若有侵权联系博主删除 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真助力科研梦 各类智能优化算法改进及应用生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维2.1 bp时序、回归预测和分类2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类2.14 PNN脉冲神经网络分类2.15 模糊小波神经网络预测和分类2.16 时序、回归预测和分类2.17 时序、回归预测预测和分类2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断图像处理方面图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 路径规划方面旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻 无人机应用方面无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划 通信方面传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配 信号处理方面信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理传输分析去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测电力系统方面微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电 元胞自动机方面交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀 雷达方面卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别 车间调度零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP