[发明专利]网络决策方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种网络决策方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：获取第一网络场景下第一用户的状态信息；根据第一用户的状态信息，确定与所述第一网络场景匹配的第一人工智能模型；获取第一网络状态需求参数；在第一网络状态需求参数满足第一预设条件的情况下，将所述第一用户的状态信息和第一网络资源状态信息输入所述第一人工智能模型，得到第一网络资源分配信息；将第一网络场景、第一人工智能模型、第一网络资源分配信息、第一网络资源状态信息进行关联，生成第一目标策略，以使第二用户处于第一网络场景时，根据第一网络资源分配信息进行网络资源分配。本公开实施例可在多种网络场景下，进行快速的决策，实现网络的自主进化。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种网络决策方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着第五代移动通信技术(5th Generation Mobile CommunicationTechnology，5G)向第六代移动通信技术(6th Generation Mobile CommunicationTechnology，6G)的发展，网络场景不断增加、网络业务类型不断产生、用户设备呈指数型增长，因此网络的整体流量呈现激增的趋势，如何合理利用网络资源成为顺利运行无线通信系统的关键。以超可靠低时延通信(Ultra Reliable and Low Latency Communications，URLLC)这一网络场景为例，目前的5G网络无法满足URLLC的端到端时延和整体可靠性需求。

6G网络以分布式的方式自主利用技术，在满足在动态实时需求的同时提供服务。6G无线基础设施旨在支持具有不同的端到端时延和可靠性需求的异构但专用的服务设计。人工智能(Artificial Intelligence，AI)算法被认为是6G网络中开发URLLC最有前途的方式之一。随着AI的发展，人们期待6G网络比前几代网络在运作和服务上都有更高的智能。

在资源给定的情况下，网络运行通常是一个一系列复杂约束下的多目标性能优化问题，希望用最少的网络资源解决多种性能需求，在6G网络中配备AI算法进行相关的学习，可以有效分配资源，实现最优的性能。

目前的决策方法仍局限于单个场景下的应用AI算法对一些网络指标进行优化决策，不能满足整个6G网络自主进化的需求。自动化是外部指导对操作的特定功能控制，而自治是在没有外部指导的情况下通过自动化定义的任务来实现的，进而能够实现自主进化。通过AI的方式将异构网络下的不同场景决策结合，成为6G网络自主进化的发展趋势。

发明内容

本公开提出了一种网络决策方法及装置、电子设备和存储介质，能够在多种网络场景下，进行快速的决策，实现网络的自主进化。

根据本公开的一方面，提供了一种网络决策方法，包括：获取感知到的第一网络场景下第一用户的状态信息；

根据所述第一用户的状态信息，确定与所述第一网络场景匹配的第一人工智能模型；

获取第一网络状态需求参数，所述第一网络状态需求参数用于确定当前网络资源状态是否能够满足所述第一网络场景下所述第一用户的需求；

在所述第一网络状态需求参数满足第一预设条件的情况下，将所述第一用户的状态信息和第一网络资源状态信息输入所述第一人工智能模型，得到第一网络资源分配信息，所述第一网络资源状态信息用于表征所述第一用户当前所处网络能够提供的网络资源，所述第一网络资源分配信息用于表征所述第一用户当前所处网络为所述第一用户分配的网络资源；

将所述第一网络场景、所述第一人工智能模型、所述第一网络资源分配信息、所述第一网络资源状态信息进行关联，生成第一目标策略，并将所述第一目标策略存储至目标策略知识库中，以使第二用户处于所述第一网络场景时，根据所述目标策略知识库中的所述第一网络资源分配信息进行网络资源分配。