摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
缩略语 | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-16页 |
·引言 | 第9页 |
·论文研究背景 | 第9-14页 |
·认知无线电及强化学习概述 | 第9-12页 |
·认知无线电及强化学习发展现状 | 第12-14页 |
·本文的组织结构 | 第14-16页 |
第二章 强化学习的理论基础 | 第16-30页 |
·强化学习概述 | 第16-21页 |
·强化学习模型 | 第16-18页 |
·优化行为模型 | 第18-19页 |
·马尔可夫决策过程 | 第19-21页 |
·强化学习的基本算法 | 第21-26页 |
·TD算法 | 第22-23页 |
·Q学习 | 第23-25页 |
·Sarsa学习算法 | 第25-26页 |
·Dyna算法 | 第26页 |
·多Agent强化学习基本理论 | 第26-29页 |
·MARL方法及其发展 | 第27页 |
·合作MARL | 第27-28页 |
·基于对策或平衡解的MARL | 第28-29页 |
·最佳响应MARL | 第29页 |
·本章小结 | 第29-30页 |
第三章 基于DAQL动态频谱接入改进算法 | 第30-42页 |
·引言 | 第30页 |
·认知引擎 | 第30-32页 |
·改进的DAQL算法 | 第32-37页 |
·系统模型 | 第32-33页 |
·接入方案 | 第33页 |
·算法描述 | 第33-34页 |
·问题映射 | 第34-35页 |
·DAQL改进算法实现过程 | 第35-37页 |
·仿真与分析 | 第37-41页 |
·只有固定占用频谱的授权用户存在时的接入分析 | 第38-39页 |
·有多种授权用户存在时的接入分析 | 第39-41页 |
·本章小结 | 第41-42页 |
第四章 基于分布式独立学习的多用户动态频谱接入算法 | 第42-53页 |
·引言 | 第42-43页 |
·多Agent系统 | 第43-44页 |
·基于分布式独立学习的多用户动态频谱接入算法 | 第44-49页 |
·系统环境模型 | 第44-45页 |
·分布式独立强化学习 | 第45-46页 |
·问题映射及实现过程 | 第46-49页 |
·仿真与分析 | 第49-52页 |
·本章小结 | 第52-53页 |
第五章 基于协作学习的多用户动态频谱接入算法 | 第53-63页 |
·引言 | 第53页 |
·多Agent系统的协作机制 | 第53-55页 |
·合同网技术 | 第53-54页 |
·黑板模型 | 第54页 |
·结果共享的协同方法 | 第54-55页 |
·基于协作学习的多用户动态频谱接入算法 | 第55-60页 |
·算法框架 | 第55-56页 |
·算法描述 | 第56-60页 |
·仿真结果及其分析 | 第60-61页 |
·本章小结 | 第61-63页 |
第六章 全文总结及展望 | 第63-65页 |
·本文工作总结 | 第63页 |
·进一步研究展望 | 第63-65页 |
致谢 | 第65-66页 |
参考文献 | 第66-70页 |
攻读硕士期间发表的论文及参加的项目 | 第70页 |