5.1.1 基于深度强化学习 (DRL) 的动态资源分配

文档摘要

5.1.1 基于深度强化学习 (DRL) 的动态资源分配 5.1.1 基于深度强化学习 (DRL) 的动态资源分配在SAGIN（Space-Air-Ground Integrated Network，空天地一体化网络）中，动态资源分配如同指挥一场高空芭蕾：卫星、无人机和高空平台在瞬息万变的信道条件下争抢频谱、功率和计算资源。一旦分配失误，轻则延迟飙升，重则网络瘫痪。传统优化算法如凸优化或遗传算法虽可靠，却在面对SAGIN的非凸、非平稳环境时力不从心——信道衰落随机，节点移动迅猛，用户需求如潮水般涌来。深度强化学习（DRL）横空出世，它不只是优化工具，更是智能决策者，能通过试错学习适应未知动态。想象你是一位卫星基站的“空中调度员”，DRL就是你的第六感，帮助你实时决策资源下发。