基于多Agent强化学习的电力通信网跨层保护方法

陈毅龙

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0112-04

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (10) : 112 -115. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)10-0112-04

基于多Agent强化学习的电力通信网跨层保护方法

陈毅龙

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摘要

针对当前方法存在数据传输成功率低、传输延迟时间长以及开销大等题，设计基于多Agent强化学习的电力通信网跨层保护方法。首先使用多Agent强化学习算法设定网络多路径协议，控制网络节点数据接收能力，然后构建网络跨层安全构架，设定相应网络模型作为网络跨层保护的基础，最后使用罚函数法对模型进行求解，保证函数解具有较高的可靠性，根据求解结果实现对网络跨层算法的优化，实现电力通信网跨层保护方法。实验结果可知，所提方法的收包率得到了明显提升，传输延迟时间缩短，开销低。