基于Q-learning的电力通信网效用最大化资源分配策略生成方法

摘要

本发明提供一种基于Q‑learning的电力通信网效用最大化资源分配策略生成方法，包括如下步骤：构建电力通信网资源管理模型，其包括资源管理仿真平台、电力通信网基础设施和电力通信业务；资源管理仿真平台获取电力通信网基础设施的信息；资源管理仿真平台获取电力通信业务的信息；资源管理仿真平台基于Q‑learning生成电力通信业务的资源分配策略。本发明方法具有较快的收敛速度，通过与静态资源分配算法和动态资源分配算法的比较，验证了本发明方法在保证资源利用率较高的情况下，电力业务取得了较高的效用值，满足了更多业务的资源需求，提高了用户的满意度。