提出基于深度强化学习 (DRL) 的联合模式选择和资源管理方法，使用智能决策优化 C-RAN 和 D2D 模式下的无线和计算资源，旨在通过边缘缓存状态的动态优化长期减少系统能耗。在模拟中，将学习率和边缘缓存服务能力等参数的影响演示出来，并将该方案与其他不同的方案进行对比展示其有效性，并将迁移学习与 DRL 整合以加速学习过程。

Sep, 2018

我们提出了一种创新的方法，旨在协调 Open Radio Access Network（O-RAN）中的多个独立 xAPPs，以实现网络切片和资源分配，并优化用户设备（UE）之间的加权吞吐量和物理资源块（PRB）的分配。通过设计 power control xAPP 和 PRB allocation xAPP，我们的方法通过监督学习和无监督学习的组合实现了高效的网络切片问题解决方案。与其他方法相比，我们的方法在不同场景中展现出更高的性能和效果。

Jan, 2024

本文提出了一种基于非正交多址接入技术的雾计算无线接入网络体系结构，该体系结构具有强大的边缘计算能力，并可以满足 5G 系统中的异构要求；同时，讨论了 NOMA 和边缘缓存下的资源分配以及功率和子信道分配问题，仿真结果表明，该提出的体系结构和资源管理机制可以实现 RANs 的高净效用。

Mar, 2018

本文提出了一种基于联邦深度强化学习的算法，用于解决在 F-RAN 中动态计算卸载和资源分配问题，通过联邦学习，可以在保护用户隐私的同时，降低训练过程的计算复杂度，结果表明，该算法相对于其他现有策略，可以更快地实现更低的任务执行延迟和设备端能耗。

Jun, 2022

本文介绍了一种新的管理网络切片的框架，该框架使用了基于演化的深度强化学习 (EDRL) 方法，将 O-RAN 切片表示为马尔可夫决策过程 (MDP)，并通过对资源分配的最优解来满足服务需求，模拟结果表明，所提出的方法比 DRL 基线提高了 62.2% 的服务质量。

Aug, 2022

本研究提出了一种基于深度强化学习的网络分片动态资源分配问题解决方案，模拟数据和真实负载驱动跟踪的模型评估表明，相比于基准均等分片策略，我们的解决方案提高了总资源利用率，降低了时延性能，并满足了更多的需求。

Aug, 2019

通过考虑多节点计算资源的协作分配、传输资源块（RB）的分配以及系统的时变动态性，本文旨在通过联合考虑提出一种适用于合作 MEC 辅助的 RAN 切片系统中异构服务需求的最大 SSR 的方法。对系统进行抽象并使用循环图强化学习算法来智能地学习最佳混合 RA 策略，利用图神经网络（GCN）和深度确定性策略梯度（DDPG）有效地提取等效拓扑图的空间特征。此外，还设计了一种新的时间循环强化学习框架，将先前时刻策略网络的动作输出整合到后续时刻策略网络的状态输入中，以适应时变和上下文网络环境。此外，我们探讨了两种使用案例场景，以讨论所提出的 RGRL 算法的普遍优越性。仿真结果表明，所提出的算法在平均 SSR、性能稳定性和网络复杂性方面具有优势。

May, 2024

该研究介绍了离线强化学习（RL）在解决无线网络中的无线电资源管理（RRM）问题方面的应用，展示了它学习接近最优策略的能力，适应不同的服务级别要求，并在各种 RAN 分割场景中发挥潜力。

Dec, 2023

本文研究了 Fog-RANs 中的缓存放置问题，并提出了中心化和分布式的缓存放置策略来最小化用户平均下载延迟，同时考虑了灵活的物理层传输方案和不同用户的内容偏好。通过利用缓存和合作增益，这些策略可以显著减少用户的平均下载延迟。

Aug, 2017

本文介绍了一种基于 O-RAN 模块和分布式代理合作，利用注意力机制的深度强化学习（ADRL）技术，以实现更好的网络性能，通过有效信息提取和实现泛化，提出了在分布式代理之间引入值 - 注意力网络来实现可靠和最优决策。模拟结果证明，与其他深度强化学习基线方法相比，该方法显著提高了网络性能。

Jun, 2023