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LoRaWANにおける深層強化学習を用いた直交リソース割り当て法における報酬値の影響に関する検討

机译:在LoRaWAN中使用深度强化学习检验奖励值对正交资源分配方法的影响

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摘要

本稿では,DQNに基づくリソース割り当て手法におけるQ 報酬値についての検討を行い,現実的なトラフィックモデルでの評価を行った.シミュレーション結果から,提案手法はランダムな割当と比較して28%程度平均PDRを向上できることを確認した.
机译:在本文中,我们将讨论基于DQN的资源分配方法。 Q奖励价值经过检查并符合实际流量 使用模型进行评估。从仿真结果 与随机分配相比,该方法的平均PDR约为28%。 已经证实可以改善。

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