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摘要
针对当前网络切片资源分配方案不灵活的问题，提出一种基于强化学习的5G无线资源管理技术，该方法旨在实现自适应的网络切片动态优化和端到端服务的可靠性。首先，计算不同用户优先级实现基于用户优先级差异化的分配策略；然后，将用户业务的QoE视为服务质量主观看法与特定网络指标之间的映射；最后，以最大化系统的用户QoS需求和吞吐量为目标，实现网络切片资源分配方案。仿真表明，所提方法能够有效提升系统的吞吐量和公平性，可以为5G无线资源管理提供参考。
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针对当前网络切片资源分配方案不灵活的问题，提出一种基于强化学习的5G无线资源管理技术，该方法旨在实现自适应的网络切片动态优化和端到端服务的可靠性。首先，计算不同用户优先级实现基于用户优先级差异化的分配策略；然后，将用户业务的QoE视为服务质量主观看法与特定网络指标之间的映射；最后，以最大化系统的用户QoS需求和吞吐量为目标，实现网络切片资源分配方案。仿真表明，所提方法能够有效提升系统的吞吐量和公平性，可以为5G无线资源管理提供参考。
