一种NOMA-MEC系统中的用户分组和资源分配方法及装置（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明公开了一种基于混合深度强化学习的NOMA‑MEC系统中的用户分组和资源分配方法及装置。本发明提出的混合深度强化学习算法利用DDPG优化连续动作和DQN优化离散动作解决了深度强化学习难以处理同时具有离散和连续动作空间的混合问题。具体地，算法根据用户的信道状态确定用户设备的带宽分配、卸载决策、子信道分配(用户分组情况),以使系统的计算速率与所耗功率之比最大化。该算法可以良好地适应环境的动态特性，有效提升系统的能量效率和频谱资源利用率。

《一种NOMA-MEC系统中的用户分组和资源分配方法及装置（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022102824890，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为赵莎莎;秦立丹;张登银;孙晨辉;文清;陈瑞杰;刘雨凡，申请日期为2022-03-22，公开（公告）日期为2025-05-27，国际专利分类号（IPC）为 H04W 72/53 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于混合深度强化学习的NOMA‑MEC系统中的用户分组和资源分配方法及装置。本发明提出的混合深度强化学习算法利用DDPG优化连续动作和DQN优化离散动作解决了深度强化学习难以处理同时具有离散和连续动作空间的混合问题。具体地，算法根据用户的信道状态确定用户设备的带宽分配、卸载决策、子信道分配(用户分组情况),以使系统的计算速率与所耗功率之比最大化。该算法可以良好地适应环境的动态特性，有效提升系统的能量效率和频谱资源利用率。

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