基于深度增强学习和多目标优化改进的卫星资源分配算法

针对多波束卫星系统中资源分配序列决策的多目标优化(MOP)问题,为了在提升卫星系统性能的同时,提高用户业务需求的满意度,提出了一种基于深度增强学习(DRL)的DRL-MOP 算法。所提算法基于DRL和MOP 技术,对动态变化的系统环境和用户到达模型建模,以归一化处理后的频谱效率、能量效率和业务满意度指数的加权和作为优化目标,实现了系统和用户累计性能的优化。仿真对比表明,所提算法可以更好地解决面向多波束卫星系统的多目标优化问题,系统性能和用户满意度优化结果较好,且收敛快、复杂度低。