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本发明公开了一种基于无状态Q学习的无线网络分布式自主资源分配方法，首先把信道数和发射功率作为一组动作，随机选择一组动作，计算出实际网络吞吐量；然后把实际网络吞吐量和理论吞吐量的比值作为动作选择后的奖赏，并据此奖赏更新动作值函数；最后，迭代调整动作可以寻找到累计奖赏值函数最大解，其相应的动作即可达到无线网络的最优性能。本发明提出的方法能够在未知网内其他节点资源配置等先验信息的条件下，各个节点自主进行信道分配和发射功率控制使网络吞吐量最大化。
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