基于启发式强化学习的动态CRE偏置选择算法
来源：计算机工程杂志2020年第5期北京时间：
作者：谷静, 邓逸飞, 张新
单位：西安邮电大学 电子工程学院, 西安 710121
摘要：随着通信用户数量的不断增长，低功率基站逐渐出现负载不均衡问题，小区边缘用户受到的干扰逐步增加，从而导致整个小区的通信质量降低。为解决该问题，针对双层异构网络场景，提出一种基于启发函数进行小区范围扩展（CRE）偏置值动态选择的HSARSA（λ）算法。利用启发函数改进强化学习中的SARSA（λ）算法，通过该算法寻找出最优CRE偏置值，以缓解宏基站高热点负载压力并提高网络容量。仿真结果表明，相比SARSA（λ）和Q-Learning算法，HSARSA（λ）算法的边缘用户吞吐量分别提高约7%和12%，系统能效分别提高约11%与13%，系统通信质量得到较大提升。
关键词：小区范围扩展,负载均衡,强化学习,SARSA(λ)算法,能效
基金资助：国家自然科学基金（61272120）；陕西省科技计划项目（2018JM6106）。
