5G 网络切片规划中的资源分配优化算法研究

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Abstract

当随着5G 网络技术的发展，切片资源分配的有效性对网络服务质量与运营效率至关重要，尤其是在面对不同应用需求和动态网络环境时。本文研究了基于博弈论与机器学习的资源分配优化算法，提出了一种混合优化模型。研究首先分析了5G 网络切片资源分配的关键问题，接着设计并优化了基于博弈论和机器学习的优化算法，最后探讨了该模型在5G 网络切片资源分配中的应用。研究的意义在于为提高5G 网络的资源利用效率、降低延迟、确保公平性提供了理论支持和技术指导，对未来5G 网络优化具有重要的现实与理论价值。

Keywords

5G 网络切片

资源分配

优化算法

博弈论

机器学习

References

[1] 张导, 秦骁, 周之楠, 等. 基于深度强化学习的5G 电力虚拟专用光网络切片时延优化算法研究[J]. 半导体光电,2024,45(06):977-985.
[2] 赵星炜. 基于5G 移动通信的智能网络资源分配技术研究[J]. 中国高新科技,2024,(19):66-68.
[3] 王卫华.5G 网络切片安全防护技术研究[J]. 警察技术,2024,(05):50-54.
[4] 王孟源.5G 的网络切片技术在通信系统中的应用与性能优化[J]. 家电维修,2024,(07):53-55.
[5] 袁思雨. 基于深度强化学习的无线接入网资源分配技术研究[D]. 北京邮电大学,2024.
[6] 陈俊杰. 基于软件定义的光接入网切片方案与资源分配算法研究[D]. 北京邮电大学,2024.
[7] 王来明. 基于网络切片的算力网络资源分配算法研究[D]. 河北工程大学,2024.
[8] 荣鑫. 面向5G 网络切片的攻防检测及群组安全认证研究与仿真实现[D]. 北京邮电大学,2024.
[9] 唐开华.5G 网络切片技术在不同场景中的应用与优化[J]. 中国宽带,2024,20(05):10-12.024.05.04.
[10] 邱自强.5G 网络资源分配及流量分类算法研究[D]. 云南财经大学,2024.

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