[发明专利]基于深度强化学习的端到端网络切片资源分配方法有效
| 申请号： | 202010349221.5 | 申请日： | 2020-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN111683381B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 朱晓荣;李泰慧 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W24/02 | 分类号： | H04W24/02;H04W24/06;H04W28/16;H04W72/02;H04W72/53 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 210046 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明针对混合业务多切片共享无线资源情况，提出了一种基于深度强化学习(DQN)的端到端网络切片资源分配方法，从端到端的角度联合考虑接入侧和核心侧影响对资源进行动态合理分配。为训练得到合理的DQN网络，求解DQN中环境的反馈，将端到端系统接入率最优化问题解耦为接入侧和核心侧两部分，然后分别设计动态背包算法以及最大接入的链路映射算法求得最大端到端接入。该方法不管是在静态环境还是在动态环境都能利用训练好的网络动态调整资源，使得系统接入率显著提升。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 端到端 网络 切片 资源 分配 方法 | ||
【主权项】：
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