多强化学习算法驱动的BATS码批构造策略比较研究

Authors

  • 苏天辰 Author

DOI:

https://doi.org/10.6914/tpss.070313

Keywords:

BATS码, 强化学习, 多跳网络, 动态优化, 边缘计算

Abstract

针对无线多跳网络中BATS码存在的批构造效率低、动态适应性差等问题,本文提出分层强化学习优化框架。通过Tanner图拓扑预训练生成均匀覆盖的批构造策略,设计混合BP-灭活解码算法降低30\%计算复杂度。实验表明:Rainbow-DQN在稳定网络中解码成功率提升25%,PPO在时变信道下性能波动降低40%,DDPG在边缘设备实现15ms级低延迟推理。本方案在NS-3仿真中达到90.1%的传输可靠性,为5G/6G网络提供高效工程实现路径。

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Published

2025-05-31

How to Cite

多强化学习算法驱动的BATS码批构造策略比较研究. (2025). Theory and Practice of Social Science, 7(3), 130-139. https://doi.org/10.6914/tpss.070313