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公开(公告)号：CN117335816A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311196267.8
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供基于强化学习的缓存受限LT码度分布优化方法，包括步骤S1、生成长度为k的信源符号序列；步骤S2、构建用于确定发射端度分布的强化学习智能体，该强化学习智能体由一个2节点输入层、一个2k节点隐藏层和一个k节点输出层组成；步骤S3、通过强化学习智能体更新当前的度值，编码器根据该度值和信源符号执行LT编码获得编码符号，并发送至接收端译码器；步骤S4、译码器根据当前已经恢复的信源符号判断所接收到的编码符号的度值，根据度值缓存或者译码；步骤S5、利用步骤S3中的强化学习环境，对强化学习智能体进行训练，迭代训练最终获得令奖励趋向于最大的度分布。本发明能够获取在缓存受限条件下，使全恢复所需的冗余开销更小的度分布。
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