一种基于强化学习的自适应基站准网服务数据组网方法

本发明涉及通信技术领域，具体为一种基于强化学习的自适应基站准网服务数据组网方法，包括初始化深度Q网络的参数，获取初始状态下各基站的状态信息；智能体获取状态向量；智能体选择合适的动作并执行，对基站组网的拓扑结构进行调整；然后观测动作执行后的新状态，并根据奖励函数计算获得的奖励；将状态、动作、奖励和新状态存储到经验回放缓冲区中，用于后续的网络训练；本发明能够实时感知网络环境的变化，通过强化学习自主调整基站组网的拓扑结构，适应不断变化的应用需求，提高网络的灵活性和适应性。