作者：谢浩; 郭爱煌; 宋春林; 焦润泽深度强化学习基站选择拥塞概率网络负载均衡
摘要：针对长期演进-车辆(long term evolution-vehicle, LTE-V)下的车辆随机竞争接入网络容易造成网络拥塞的问题,提出基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)为LTE-V下的车辆接入最佳基站(evolved node B,eNB)的选择算法。使用LTE核心网中移动管理单元(mobility management entity,MME)作为,同时考虑网络侧负载与接收端接收速率,完成车辆与eNB的匹配问题,降低网络拥塞概率,减少网络时延。使用竞争-双重深度Q网络(dueling-double deep Q-network,D-DDQN)来拟合目标动作-估值函数(action -value function,AVF),完成高维状态输入-低维动作输出的转化。仿真表明,D-DDQN训练完成参数收敛后,LTE-V网络拥塞概率大幅下降,整体性能有较大提升。
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