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| 基于增强学习的5G网络切片资源动态优化方案 | |
| 引用本文： | 任语铮谢人超黄韬. 基于增强学习的5G网络切片资源动态优化方案[J]. 中兴通讯技术, 2018, 0(1): 31-36 |
| 作者姓名： | 任语铮谢人超黄韬 |
| 作者单位： | 1.北京邮电大学 |
| 摘 要： | 提出了一种基于增强学习的网络切片资源动态优化方案。使用该方案动态调整网络切片资源时,通过考虑未来网络切片中的业务流量变化情况,对业务流量进行预测,从而推断出未来网络资源的划分情况;再通过增强学习算法,使得未来时刻的网络资源划分状态对当前划分策略做出影响,从而得到当前的最佳策略。基于该算法,可以保证在资源分配过程中对网络需求变化做出快速响应,并通过仿真进行了验证。 |
| 关 键 词： | 5G 网络切片 增强学习 动态优化 |
Dynamic Resources Optimization for 5G Network Slicing Based on Reinforcement Learning |
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