X00105-基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化 无线网络的高速发展为车联网提供了更好的支持，但是如何为高速移动车辆提供更高质量的服务仍然是一个挑战 . 通过分析多个车对车（Vehicle-to-Vehicle，V2V）链路重用的车对基础设施（Vehicle-to-Infrastructure，V2I）链路占用的频谱，研究了基于连续动作空间的多智能体深度强化学习的车联网中的频谱共享问题 . 车辆高移动性带来的信道的快速变化为集中式管理网络资源带来了局限性，因此将资源共享建模为多智能体深度强化学习问题，提出一种基于分布式执行的多智能体深度确定性策略梯度（Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient，MADDPG）算法 . 每个智能体与车联网环境进行交互并观察到自己的局部状态，均获得一个共同的奖励，通过汇总其他智能体的动作集中训练 Critic 网络，从而改善各个智能体选取的功率控制 . 通过设计奖励函数和训练机制，多智能体算法可以实现分布式资源分配，有效提高了 V2I 链路的总容量和 V2V 链路的传输速率

在无线网络飞速发展的当下，车联网迎来了新的发展契机。然而，为高速移动的车辆提供高质量服务，始终是横亘在面前的一道难题。今天咱们就来聊聊基于多智能体深度强化学习的车联网通信资源分配优化这一颇具挑战又十分有趣的话题，具体聚焦在频谱共享问题上。

频谱共享问题剖析

在车联网中，多个车对车（Vehicle - to - Vehicle，V2V）链路会重用车对基础设施（Vehicle - to - Infrastructure，V2I）链路所占用的频谱。这里面涉及到复杂的资源协调，车辆的高移动性导致信道快速变化，使得传统的集中式管理网络资源方式捉襟见肘。于是，将资源共享建模为多智能体深度强化学习问题，成为了一个极具潜力的解决思路。

多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法

针对上述困境，提出了基于分布式执行的多智能体深度确定性策略梯度（MADDPG）算法。每个智能体都与车联网环境进行交互，它们能观察到自己的局部状态。这里有个关键，所有智能体均获得一个共同的奖励。

咱们来看看简单的代码示意（以Python伪代码为例）：

# 假设定义智能体类
class Agent:
    def __init__(self):
        self.local_state = None

    def interact_with_environment(self):
        # 与环境交互，更新局部状态
        self.local_state = get_local_state()
        return self.local_state

    def get_action(self):
        # 根据局部状态选择动作
        action = choose_action(self.local_state)
        return action

这里Agent类模拟了智能体，interactwithenvironment方法体现智能体与环境交互获取局部状态，get_action方法根据局部状态选择动作。

接下来是更关键的通过汇总其他智能体的动作集中训练Critic网络部分。这一步是为了改善各个智能体选取的功率控制。代码大概像这样：

# 假设定义训练相关函数
def train_critic_network(agents, global_reward):
    all_actions = []
    for agent in agents:
        action = agent.get_action()
        all_actions.append(action)
    # 使用所有智能体动作和全局奖励训练Critic网络
    train_critic(all_actions, global_reward)

traincriticnetwork函数收集所有智能体的动作，然后用这些动作和共同的奖励来训练Critic网络。

奖励函数与训练机制设计

奖励函数和训练机制的设计是算法的核心之一。通过巧妙设计奖励函数，引导多智能体算法实现分布式资源分配。例如，奖励函数可以这样设计（同样是Python伪代码示意）：

def calculate_reward(v2i_capacity, v2v_rate):
    # 假设希望V2I链路总容量和V2V链路传输速率都提高
    reward = v2i_capacity * 0.6 + v2v_rate * 0.4
    return reward

这个简单的奖励函数，综合考虑了V2I链路总容量和V2V链路传输速率，通过调整系数（这里0.6和0.4）可以根据实际需求侧重不同指标。

通过这样的多智能体算法，最终有效提高了V2I链路的总容量和V2V链路的传输速率，实现了车联网通信资源分配的优化。这一过程中，从问题建模到算法设计，每一步都充满了挑战与创新，为车联网在复杂环境下的高效运行提供了有力支持。