ABSTRACT Ultra-dense heterogena nätverk, som en ny nätverksarkitektur i femte generationens mobilkommunikationssystem (5G), lovar allestädes närvarande anslutning och smidig erfarenhet, som drar nytta av flera radioaccess tekniker (RATs), såsom WiFi, UMTS, LTE, och WiMAX. Den täta miljön för multi-RATs utmanar dock valet av nätverk på grund av den mer frekventa och komplexa beslutsprocessen tillsammans med ökad komplexitet. Att införa artificiell intelligens för ultradensiska heterogena nätverk kan förbättra vårt sätt att välja nätverk idag, och kan utföra ett effektivt och intelligent val av nätverk. Det finns fortfarande svårigheter att notera. Å ena sidan förvärras motsägelsen mellan kommunikation i realtid och tidskrävande lärande, vilket kan leda till långsam konvergens. Å andra sidan lider inlärningsläget för svarta lådor av svängningar på grund av mångfalden av multi-RAT, vilket kan leda till godtycklig konvergens. I detta dokument föreslår vi en modelldriven ram med ett gemensamt offline och on-line sätt, som kan uppnå snabb och optimal nätverksval genom en allians av maskininlärning och spelteori. Vidare implementerar vi en distribuerad algoritm på användarsidan baserad på det föreslagna ramverket, vilket kan minska antalet frekventa byten, öka möjligheten till inkomstbyte och tillhandahålla den individuella tjänsten. Simuleringsresultaten bekräftar algoritmens prestanda när det gäller att öka konvergenshastigheten, öka användarupplevelsen och förbättra resursutnyttjandet. INDEX TERMS Spelteori, heterogena nätverk, maskininlärning, modelldriven, nätverksval.
I REF utvecklade författarna en optimal metod för val av nätverk (att anställa både maskininlärning och spelteori) som syftar till att minska antalet frekventa byten och öka resursutnyttjandet i cellulära nätverk.
Intelligent User-Centric Network Selection: A Model-Driven Reinforcement Learning Framework
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}