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2.部分仿真图预览
3.算法概述
物联网（Internet of Things, IoT）技术的飞速发展使得大量设备接入网络，据统计，到 2025 年全球物联网设备数量有望突破 750 亿 。在物联网通信中，信道资源的高效利用至关重要。传统的信道接入机制在面对日益增长的物联网设备数量和复杂多变的无线环境时，表现出了诸多局限性，如信道竞争激烈、吞吐量低、延迟大等问题。为解决这些问题，引入智能的信道接入机制成为必然趋势。强化学习作为机器学习的一个重要分支，能够使智能体在与环境的交互中通过试错学习最优策略。其中，Q - learning 算法因其简单高效且不需要环境模型等优点，在物联网设备信道接入领域展现出了巨大的应用潜力 。
4.部分源码
Q_tables{i}(current_channel) = Q_tables{i}(current_channel) + alpha * (rewards(i) + gamma * max(Q_tables{i}) - Q_tables{i}(current_channel));
% 输出最终的Q - table
for i = 1:num_devices
fprintf('Device %d Q - table:\n', i);
disp(Q_tables{i});
end
save Q.mat Q_tables0 Q_tables qos_requirements resource_cost num_devices num_channels
% 绘制训练阶段的性能指标曲线
figure;
plot(1:num_episodes, smooth(total_rewards_per_episode,4));
xlabel('Episode');
ylabel('总奖励');
figure;
plot(1:num_episodes, smooth(collision_rate_per_episode,4));
xlabel('Episode');
ylabel('碰撞率');
figure;
plot(1:num_episodes, smooth(channel_utilization_per_episode,4));
xlabel('Episode');
ylabel('信道利用率');
figure;
plot(1:num_episodes, smooth(qos_satisfaction_rate_per_episode,4));
xlabel('Episode');
ylabel('QoS满意度');
figure;
plot(1:num_episodes, smooth(total_resource_consumption_per_episode,4));
xlabel('Episode');
ylabel('总资源消耗');
0Z_019m
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