面向車聯(lián)網(wǎng)的動態(tài)網(wǎng)絡切片資源部署算法

摘要： 考慮到車聯(lián)網(wǎng)中車輛快速移動造成拓撲復雜的問題，提出了一種基于深度強化學習的動態(tài)網(wǎng)絡切片資源部署算法。在車輛到基礎設施通信場景下，針對不斷變化的車輛拓撲和業(yè)務請求，將切片資源部署問題建模為可觀測的馬爾可夫決策模型，利用聯(lián)合控制器實時監(jiān)測網(wǎng)絡狀態(tài)，根據(jù)執(zhí)行切片資源分配比例的動作獎勵值來實時更新參數(shù)，引入優(yōu)先經(jīng)驗回放策略來加快收斂速度，為每個業(yè)務請求提供充足的通信資源來交互車輛速度和...