مع الازدياد الكبير في الأنشطة الاقتصادية البحرية، هناك طلب متفجر على الاتصالات البحرية، حيث تتفاقم مشاكل موارد الطيف المحدودة وبيئة الطيف الديناميكية للغاية واحتياجات الخدمات المتنوعة. تظهر طرق التعلم المعزز العميق التقليدية أداء جيدًا في سيناريوهات تدريب محددة، لكنها تواجه صعوبة في التعميم إلى بيئات الشبكات غير المعروفة. لمعالجة هذه المشكلة، تدرس هذه الورقة تقنية الوصول الديناميكي إلى الطيف البحري وجدولة الخدمات القائمة على التعلم المعزز التكيفي القائم على التعلم الميتا. أولاً، تم إنشاء نموذج احتلال القناة الذي يشمل أنماط القفز الماركوفية والقفز الانتشاري، إلى جانب آلية صف مزدوج للحزم العاجلة والعادية، حيث تم نمذجة مشكلة اتخاذ القرار التعاوني متعدد الوكلاء كعملية ماركوف جزئية ملاحظة لا مركزية. ثانيًا، لمواجهة مشكلة ضعف القدرة على التعميم في خوارزميات التعلم المعزز العميق التقليدية، اقترحنا خوارزمية وصول إلى الطيف وجدولة الخدمات القائمة على نموذج التعلم الميتا التي تحقق انتقالًا سريعًا للاستراتيجية من خلال التدريب الميتا على توزيع مهام متعددة. وعلاوة على ذلك، لحل عنق زجاجة كفاءة التكيف الناجم عن معدل التعلم الثابت في الحلقة الداخلية، تم تصميم خوارزمية التعلم المعزز التكيفي الميتا التي تضبط معدل التعلم ديناميكيًا عبر وحدة ترميز المهام، مما يوازن سرعة التقارب لمهام ذات تعقيدات مختلفة. أظهرت نتائج المحاكاة أن الخوارزمية المقترحة تتفوق على الخوارزميات الأساسية في متوسط المكافأة، معدل نجاح الحزم العاجلة، وسرعة التقارب في بيئات غير معروفة، مما يثبت فعالية الطريقة في البيئات البحرية المعقدة. توفر هذه الدراسة حلاً فعالاً لأنظمة الاتصالات اللاسلكية البحرية للتكيف السريع مع المشاهد غير المعروفة من خلال الوصول الذكي إلى الطيف وجدولة الخدمات.

الوصول الديناميكي إلى الطيف; التعلم المعزز التكيفي الميتا; جدولة الخدمات; الاتصالات البحرية