Oct, 2023
数字孪生辅助深度强化学习用于网络切片入场控制的在线优化
Digital Twin Assisted Deep Reinforcement Learning for Online Optimization of Network Slicing Admission Control
Zhenyu Tao, Wei Xu, Xiaohu You
TL;DR5G 及更高网络中多样化网络服务的扩散引发了网络切片技术的出现。其中，接纳控制通过选择性接受服务请求，在实现特定优化目标方面起关键作用。本文提出一种数字孪生（DT）辅助的深度强化学习（DRL）解决方案，以解决 DRL 模型初始不稳定性阻碍其在真实网络中实际部署的问题。通过监督学习建立 DT，并在 DRL 模型的训练阶段利用其辅助。广泛的模拟实验表明，与直接训练的最新状态 Dueling-DQN 相比，DT 辅助的 DRL 模型在初期训练时提高了 40％以上的资源利用率，并且相比于直接训练的 DRL 模型提高了 20％以上。在保持模型优化长期奖励能力的同时实现了这一改进。