本文提出了一种基于深度神经网络的学习算法来近似数值优化算法，在无线资源管理的应用中，此算法可以在几乎实时完成资源分配，大大提高了计算效率。同时，本文也在理论和实践两方面讨论了基于深度神经网络的算法逼近，并在实现方面用大量数值模拟来证明该算法相对于基于优化的最先进的功率分配算法可以实现几个数量级的加速。

May, 2017

本研究探讨在无线通信系统中设计最优资源分配策略。使用深度神经网络进行训练，同时解决主次变量优化问题。通过数值模拟，验证了所提出方法在许多无线资源分配问题中的有效性。

Jul, 2018

本文阐述了在 5G 和 B5G 网络的资源调度问题上应用深度学习模型的相关体系结构和数据训练程序，并提供了现有基于深度学习模型在无线网络资源分配问题方面的最新研究进展。同时，介绍了一种基于监督学习的深度学习模型，在多小区网络中解决子带和功率分配问题。使用遗传算法生成的数据，首先根据数据训练模型，然后测试所提出的模型的准确性，仿真结果表明，训练的深度学习模型可以在 86.3％的时间内提供期望的最优解。

Aug, 2018

本文提出了一种基于深度学习的资源分配策略，通过优化带宽和传输功率来最小化基站的总功耗，并使用级联结构的神经网络和深度迁移学习来应对无线网络中的非平稳性。实验结果表明，相对于全连接神经网络，在 QoS 保证方面，级联神经网络的性能更好。

Mar, 2020

本文研究了基于深度学习的 C-RAN 系统优化问题，提出了通过构建 DNN 模型来解决复杂的协作波束成型和前程量化问题，并验证了该方法的有效性。

Jul, 2021

本文介绍深度学习在车联网中用于资源分配的关键动因和障碍，并回顾了近期在利用深度学习哲学解决无线资源分配问题方面取得的重要成果。通过深度强化学习和优化技术，探究当前设计方法所面临的挑战，并提出未来资源分配研究的一些方向。

Jul, 2019

本论文提出了使用无监督深度学习解决无约束和有约束变量优化问题的统一框架，并以资源配置为例证明了这一框架的有效性。实验结果表明，与监督学习相比，无监督学习在保证服务质量约束的同时可以更快地达到最优策略和减少 QoS 违规概率。

May, 2020

基于优化理论的深度强化学习框架被介绍用于联合设计控制和通信系统，并针对最小化功耗目标，在满足通信系统的调度性和速率约束以及控制系统的稳定性约束的前提下，通过优化理论和深度强化学习两个阶段的组合来实现，该方法在大量的模拟实验中表现出优于优化理论和纯深度强化学习方法的性能，接近最优性能且复杂度较低。

Nov, 2023

本文介绍了一种基于深度神经网络的无监督学习框架，以解决多用户干扰信道中的功率控制问题，该问题的目标是在用户的最低数据速率或 QoS 要求和功率预算限制下最大化网络总速率，并使用两个新的深度学习（DL）解决方案：DIPNet 和 DEPNet，这些解决方案不仅可以提高可达数据速率，而且可以实现零约束违规概率。

May, 2023

本文介绍了无监督学习和强化学习算法，用于解决无模型或函数优化问题，其中深度神经网络可用于维度较高的可变优化问题，而强化学习适用于不可行的情况，并以用户关联问题为例进行模拟和应用验证。

Jan, 2020