Sammanfattning av denna webbsida: Nätverksdelning för att skapa flera virtuella nätverk, som kallas nätverksskiva, är en lovande teknik för att möjliggöra resursdelning mellan flera hyresgäster för femte generationens (5G) nätverk. Genom att erbjuda en nätbit för att skära hyresgäster stöder nätverksskärning parallella tjänster för att uppfylla servicenivåavtalet (SLA). I äldre nätverk betalar varje hyresgäst en fast och ungefär beräknad månadsavgift eller årsavgift för delade resurser enligt ett avtal som tecknats med en leverantör. En sådan mekanism för tilldelning av fasta resurser kan dock leda till ett lågt resursutnyttjande eller ett brott mot användarkvaliteten på tjänsten (QoS) på grund av fluktuationer i efterfrågan på nätet. För att ta itu med denna fråga inför vi ett resurshanteringssystem för nätverksskärning och föreslår en dynamisk resursanpassningsalgoritm baserad på förstärkning av lärandet från varje hyresgästs synvinkel. För det första modelleras resurshanteringen för nätverksskärning som en Markov Decision Process (MDP) med funktion för tillståndsutrymme, åtgärdsutrymme och belöning. Därefter föreslår vi en Q-learning-baserad dynamisk resursjusteringsalgoritm som syftar till att maximera hyresgästernas vinst och samtidigt säkerställa slutanvändarnas QoS-krav. De numeriska simuleringsresultaten visar att den föreslagna algoritmen avsevärt kan öka hyresgästernas vinst jämfört med befintliga metoder för tilldelning av fasta resurser och samtidigt uppfylla slutanvändarnas QoS-krav.
En dynamisk resursjusteringsalgoritm baserad på ett förstärkande lärande från varje hyresgästs perspektiv diskuteras i REF som syftar till att maximera vinsten av CSP.
Reinforcement Learning Based Resource Management for Network Slicing
{'venue': None, 'journal': 'Applied Sciences', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}