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| 基于深度强化学习的智能电网RAN切片策略 | |
| 作者姓名： | 张影 龚亮亮 胡阳 丁仪 姬昊 |
| 作者单位： | 南京南瑞信息通信科技有限公司, 南京 211106;南京邮电大学, 南京 210003 |
| 基金项目： | 江苏省2019年度第二批省级工业和信息产业转型升级专项资金（5246DR180077） |
| 摘 要： | 随着智能电网的不断发展,电力服务种类的多样化引出了不同的服务需求.5G中的网络切片技术,可以为智能电网提供虚拟化无线专用网络,以应对智能电网安全性、可靠性、时延性等方面的诸多挑战.考虑到智能电网的差异化服务特性,本文旨在使用深度强化学习(DRL)来解决智能电网的无线接入网(RAN)切片的资源分配问题.文章首先回顾了智能... |
| 关 键 词： | 物联网 智能电网 5G 网络切片 深度强化学习 |
| 收稿时间： | 2020-11-24 |
| 修稿时间： | 2020-12-22 |
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