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Volume 1,Issue 2

Fall 2024

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20 October 2024

基于AI 的智能通信网络管理与优化策略

斌 许1
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1 身份证号:360103197610201730, 中国
TACS 2024 , 1(2), 27–29; https://doi.org/10.61369/TACS.12459
© 2024 by the Author. Licensee Art and Design, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

人工智能(AI)与通信网络的深度融合正驱动网络管理向智能化、自适应方向演进。针对5G/6G 超密集组网负载不均
衡、时延敏感业务服务质量瓶颈等问题,研究提出基于深度强化学习(DRL)、图神经网络(GNN)的动态资源调度
与异常流量检测方法,结合联邦学习实现跨域隐私协同优化。实验表明,AI 驱动策略使频谱效率提升30%,异常检测
准确率达98.5%。《关于加强极端场景应急通信能力建设的意见》(2025年)进一步强调AI 在应急通信与网络韧性中
的核心作用。未来需突破轻量化模型部署与数字孪生仿真平台构建,推动智能内生网络架构落地。

Keywords
智能通信网络
人工智能驱动优化
联邦学习
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