审稿意见

一、文章总体评价

《面向新型电力系统的智能接入与资源分配算法》一文针对新型电力系统场景下的多回程异构密集网络终端接入与资源分配问题，提出了一种基于协商的分布式多智能体强化学习方法。文章选题紧跟当前电力系统智能化发展的趋势，具有较高的学术价值和实际应用前景。文章结构清晰，逻辑严密，实验设计合理，数据分析详实，是一篇质量较高的学术论文。

二、具体内容评价

引言部分
引言部分准确地阐述了新型电力系统的发展背景以及面临的挑战，特别是多回程异构密集网络下的终端接入与资源分配问题。通过引用相关文献，明确了研究的重要性和紧迫性，为后续内容的展开奠定了良好的基础。
系统模型与问题描述
文章详细描述了新型电力系统场景下的网络模型，包括宏基站、小基站和终端设备的设置，以及计算任务卸载和接入时延等关键问题的定义。问题描述清晰准确，为后续算法的设计提供了明确的目标和方向。
算法设计与实现
文章提出了一种基于分布式多智能体强化学习的算法，通过Q学习算法解决信道选择马尔可夫决策过程问题。算法设计合理，考虑了终端设备的业务需求、信道状态以及回程链路拥塞等多种因素，具有较强的适应性和鲁棒性。此外，文章还详细介绍了算法的实现流程和参数设置，便于读者理解和复现。
性能分析与评估
文章通过仿真实验对所提算法的性能进行了全面评估，并与随机分配算法和接近度算法进行了对比分析。实验结果表明，所提算法在系统吞吐量、收敛速度和资源利用率等方面均表现出显著优势。此外，文章还对实验结果进行了深入分析，探讨了不同参数设置对算法性能的影响。
结论与展望
文章总结了所提算法的主要贡献和优势，并对未来研究方向进行了展望。作者提出了进一步优化算法性能、探索更多应用场景等建议，为后续研究提供了有益的参考。
三、审稿建议

补充理论背景
尽管文章已经对相关研究进行了综述，但仍可以进一步补充强化学习和分布式多智能体系统的理论背景知识，以便读者更好地理解算法的原理和实现过程。
细化实验设计
文章已经进行了较为全面的仿真实验，但仍可以进一步细化实验设计，例如增加更多的网络场景和终端数量设置，以更全面地评估算法的性能。
加强实际应用验证
文章主要聚焦于算法的理论研究和仿真实验，未提及实际应用场景。建议作者可以考虑与电力系统运营商或设备制造商合作，将所提算法应用于实际系统中进行验证和优化。
规范语言表达
文章部分段落存在语言表达不规范、句式冗长等问题。建议作者对文章进行仔细修订，提高语言表达的准确性和流畅性，确保文章符合学术规范。
四、总结

综上所述，《面向新型电力系统的智能接入与资源分配算法》一文在选题、理论分析、算法设计和实验评估等方面均表现出较高的学术水平和实践价值。然而，文章在理论背景补充、实验设计细化、实际应用验证和语言表达等方面仍有待加强。建议作者根据审稿建议进行修改和完善，以提高文章的质量和学术水平。