基于深度增强学习的网络资源分配

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基于深度增强学习的网络资源分配

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基于深度增强学习的网络资源分配

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5页
专用术语注释表	第7-9页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景	第9-12页
1.2 研究现状	第12-13页
1.3 论文组织结构	第13-15页
第二章无线接入网主要技术概述	第15-21页
2.1 无线接入网概述	第15-18页
2.1.1 传统蜂窝网络架构	第15-16页
2.1.2 小蜂窝网络架构	第16-17页
2.1.3 云无线接入网络架构	第17-18页
2.2 基于云且带有缓存的小蜂窝网络架构	第18-20页
2.2.1 网络架构模型	第18-19页
2.2.2 关键技术	第19-20页
2.3 本章小结	第20-21页
第三章 CSCN架构的吞吐量分析	第21-28页
3.1 系统模型	第21-23页
3.2 小基站选择条件最优用户	第23-27页
3.2.1 用户移动性概述	第23-24页
3.2.2 用户移动位置预测	第24-26页
3.2.3 小基站选择用户	第26-27页
3.3 本章小结	第27-28页
第四章基于RL-LSTM的资源分配方法	第28-40页
4.1 博弈论概述及机器学习概述	第28-31页
4.1.1 博弈论概述	第28-30页
4.1.2 机器学习概述	第30-31页
4.2 基于RL-LSTM的资源分配算法	第31-39页
4.2.1 博弈模型建模	第31-32页
4.2.2 基于RL-LSTM的时间序列预测算法	第32-39页
4.3 本章小结	第39-40页
第五章仿真结果与分析	第40-45页
5.1 仿真参数设置	第40-41页
5.2 仿真结果分析	第41-44页
5.3 本章小结	第44-45页
第六章总结与展望	第45-47页
6.1 本文工作总结	第45页
6.2 未来工作展望	第45-47页
参考文献	第47-50页
附录1 攻读硕士学位期间申请的专利	第50-51页
致谢	第51页

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