本发明公开了一种基于多智能体强化学习的车联网频谱共享方法，包括建立车联网系统模型，基于马尔科夫决策过程建立强化学习中观测空间、行为空间、奖励设定的基础模型，然后将系统模型中的车辆链路视为智能体，利用强化学习SAC(Soft Actor‑critic)思想设计频谱共享方法。本发明的设计方案能够以合作的方式实现车联网中车辆与车辆(Vehicle‑to‑Vehicle,V2V)链路和车联与路旁基础设施(Vehicle‑to‑Roadside Infrastructure,V2I)链路的频谱共享，保证最大化V2I链路的信道容量和性能和V2V链路载荷的成功传输概率性能。
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来源：北方有色网
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