Nätverksskärning är en viktig teknik i 5G kommunikationssystem. Syftet är att dynamiskt och effektivt fördela resurser för diversifierade tjänster med tydliga krav på en gemensam underliggande fysisk infrastruktur. I detta sammanhang är fördelning av resurser som är beroende av efterfrågan av stor betydelse för nätdelningen. I detta dokument överväger vi ett scenario som innehåller flera skivor i ett radionät med basstationer som delar samma fysiska resurser (t.ex. bandbredd eller slots). Vi utnyttjar djupt förstärkande lärande (DRL) för att lösa detta problem genom att betrakta de varierande servicekraven som miljötillstånd och de tilldelade resurserna som miljöåtgärder. För att minska effekterna av den irriterande slumpmässigheten och buller inbäddat i den mottagna servicenivåavtalet (SLA) tillfredsställelse ratio (SSR) och spektrumeffektivitet (SE), föreslår vi främst generativ adversarial nätverk-drivna djup distributions Q-nätverk (GAN-DDQN) för att lära sig den action-värde distribution driven genom att minimera skillnaden mellan den uppskattade åtgärd-värde distribution och mål åtgärd-värde distribution. Vi lade fram en belönings-cipping mekanism för att stabilisera GAN-DDQN utbildning mot effekterna av vittgående nyttovärden. Dessutom vidareutvecklar vi Dueling GAN-DDQN, som använder en specialdesignad duellgenerator, för att lära sig fördelning av actionvärden genom att uppskatta fördelningen mellan stat och handlingsfördel. Slutligen verifierar vi prestandan hos de föreslagna GAN-DDQN- och Dueling GAN-DDQN-algoritmerna genom omfattande simuleringar. Index Terms-Network skivning, djup förstärkning lärande, distributionsförstärkning lärande, generativt kontraarialt nätverk, GAN, 5G. agerade som en postdoktoral forskare med Zhejiang University, Hangzhou, Kina, där hans forskning var fokuserad på multimedia nästa generations nätverk (NGN) och soft-switch teknik för energieffektivitet. Från 2005 till 2006 var han även seniorforskare vid PLA University of Science and Technology, Nanjing, där han forskade och utvecklade avancerade energieffektiva trådlösa router, ad hoc-nätverkssimulator och kognitiv mesh nätverkstestbädd. Mellan 2006 och 2019 var han docent vid Högskolan för informationsvetenskap och elektronikteknik, Zhejiang University. Han är för närvarande med Zhejiang Lab, Hangzhou, Kina. Hans forskningsområde omfattar kognitiv radio, trådlösa multi-hop nätverk (ad hoc, Mesh och WSN), trådlösa multimedianätverk och grön kommunikation. Han är Symposiums medordförande i ChinaCom 2009 och 2010. Han är också Technical Program Committee (TPC) medordförande för IEEE ISCIT 2010 (10:e IEEE International Symposium om kommunikations- och informationsteknik). Xianfu Chen fick doktorsexamen (Hons.) i signal- och informationsbehandling från
I REF presenterades ett nätdrivet djupdistributions-Q-nätverk för tilldelning av radioresurser för diversifierade tjänster i 5G-nät.
GAN-Powered Deep Distributional Reinforcement Learning for Resource Management in Network Slicing
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}