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龍圖騰網獲悉國網福建省電力有限公司電力科學研究院;國網福建省電力有限公司申請的專利基于約束強化學習的無線網絡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：CN115696581B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15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：202211052231.8，技術領域涉及：H04W72/04；該發明授權基于約束強化學習的無線網絡資源分配方法是由祁琦;鄧超平;林國棟;唐志軍;陳錦山;林文彬;孫鑫;余斯航;李兆祥;劉龍輝設計研發完成，并于2022-08-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于約束強化學習的無線網絡資源分配方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于約束強化學習的無線網絡資源分配方法，包括以下步驟：步驟S1:將5G無線網絡系統分為增強移動寬帶切片、海量機器類通信切片和超可靠低時延通信切片三個網絡切片；步驟S2:基于增廣拉格朗日的方法，將5G無線網絡系統優化問題轉化為增廣拉格朗日的問題；步驟S3:結合增廣拉格朗日與SAC算法，構建基于增廣拉格朗日強化學習的資源分配的算法模型，并求解增廣拉格朗日的問題，得到最優的分配方案。本發明實現在有限帶寬資源下最大化吞吐量。

本發明授權基于約束強化學習的無線網絡資源分配方法在權利要求書中公布了：1.一種基于約束強化學習的無線網絡資源分配方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1:將5G無線網絡系統分為增強移動寬帶切片、海量機器類通信切片和超可靠低時延通信切片三個網絡切片； 步驟S2:基于增廣拉格朗日的方法，將5G無線網絡系統優化問題轉化為增廣拉格朗日的問題； 步驟S3:結合增廣拉格朗日與SAC算法，構建基于增廣拉格朗日SAC算法模型，并求解增廣拉格朗日的問題，得到最優的分配方案； 所述步驟S2具體為： 使用二進制向量xum來表示用戶的歸屬，給定設備連接到基站的最小功率P0要求，以及第m個基站的發射功率為Pm，當基站和設備之間的距離dum大于某個值，基站和用戶不能立即連接，即xum＝0，這時當距離dum小于一定值時，即當的時候，基站和設備可以被連接； 第u個設備的情況表示為： 由第m個基站分配的總帶寬計算為： 其中表示為第m個基站所可以服務的設備集合； 將每一類設備的總速率表示為Lograte，對于集合中的第u個用戶，速率Ru計算為： 設目標優化公式表示為： 其中wu分別代表不同切片的權重；分別代表不同網絡切片中設備的集合；R0表示集合中設備的最低速率要求；B0表示分配給集合中設備的最小帶寬；T0表示發送給集合中設備單個數據包允許的最大傳輸延遲； 結合拉格朗日乘數向量λ＝{λ1,…,λM}和懲罰項μ，構建問題增強拉格朗日的無約束的優化問題為 其中 所述5G無線網絡系統中將基站和其相關設備之間的功率增益作為狀態，其次基站所分配的帶寬和基站和設備的連接情況作為動作，獎勵函數設置為 所述基于增廣拉格朗日SAC算法包括值網絡、Q網絡和策略網絡，三種網絡的參數分別設置為φ,ψ,θ，并增加了若干Q網絡用來更新拉格朗日乘子向量λ和懲罰項μ，然后用于更新策略網絡，最后在滿足帶寬約束的情況下達到最大的吞吐量。

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