ABSTRACT Network skivning föds som en framväxande verksamhet till operatörer genom att de kan sälja skräddarsydda skivor till olika hyresgäster till olika priser. För att tillhandahålla bättre fungerande och kostnadseffektiva tjänster innebär nätverksskärning en utmaning för tekniska frågor och ser snabbt fram emot intelligenta innovationer för att göra resurshanteringen förenlig med användarnas verksamhet per bit. I detta avseende antas det vara en lovande lösning att fördjupa lärandet, som fokuserar på hur man kan interagera med miljön genom att pröva alternativa åtgärder och förstärka de tendensåtgärder som ger mer givande konsekvenser. I detta dokument undersöker vi, efter en kort genomgång av de grundläggande begreppen i DRL, tillämpningen av DRL när det gäller att lösa vissa typiska resurshantering för nätdelningsscenarier, som inkluderar radioresursdelning och prioriteringsbaserad stamnätsskärning, och visar på DRL:s fördel jämfört med flera konkurrerande system genom omfattande simuleringar. Slutligen diskuterar vi också de möjliga utmaningarna att tillämpa DRL i nätverksskärningen ur ett allmänt perspektiv. INDEX TERMS Djup förstärkning lärande, nätverksskärning, neurala nätverk, Q-lärande, resurshantering.
Författarna i REF granskade tillämpningen av en DQL-ram i två typiska resurshanteringsscenarier med hjälp av NS.
Deep Reinforcement Learning for Resource Management in Network Slicing
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}