ABSTRACT Den elastiska rekonstruktionen av 5G-nättjänster förväntas ge möjlighet till nätsektions orkestrering för att få tillgång till nätet på begäran, garantera serviceupplevelse på begäran och bygga tjänster på begäran samt bygga grundläggande nättjänster med lägre kostnader. Det är en utmaning att få olika ansökningar oberoende av varandra med en lämplig resursfördelningsmekanism i enlighet med sina egna krav. I detta dokument föreslår vi en dynamisk resursreservation och en djupgående förstärkning av inlärningsbaserad autonom virtuell resursdelningsram för nästa generations nät för radioåtkomst. Infrastrukturleverantören reserverar regelbundet den outnyttjade resursen för de virtuella näten på grundval av deras andel av de minsta resursbehoven. Sedan, de virtuella nätverken självständigt kontrollera sin resursmängd med hjälp av djup förstärkning lärande baserat på den genomsnittliga kvaliteten på service nytta och resursutnyttjande användare. Med den definierade ramen i detta papper, virtuella operatörer kan anpassa sin egen allmännyttiga funktion och objektiv funktion baserat på sina egna krav. Simuleringsresultaten visar resultaten av konvergensgraden, resursutnyttjandet och tillfredsställelsen av de virtuella nätverken. INDEX TERMS Resursskärning, nätverksvirtualisering, djupt förstärkande lärande.
Upphovsmän i REF presenterade dynamisk resursreservation i form av bandbreddsfraktion baserad på DRL-teknik för djupförstärkning.
Dynamic Reservation and Deep Reinforcement Learning Based Autonomous Resource Slicing for Virtualized Radio Access Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}