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从炒作到现实：6G网络中部署深度强化学习的未来之路
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
5G网络服务的多样化推动了网络切片技术的发展。本文提出了一种基于数字孪生的深度强化学习解决方案，以解决DRL模型初期的不稳定性问题。实验结果表明，该方法在资源利用率上提高了40%以上，并保持了长期奖励能力。
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关键要点
- 5G及更高网络中多样化网络服务的扩散引发了网络切片技术的出现。
- 接纳控制通过选择性接受服务请求，在实现特定优化目标方面起关键作用。
- 提出一种数字孪生辅助的深度强化学习解决方案，以解决DRL模型初始不稳定性问题。
- 通过监督学习建立数字孪生，并在DRL模型训练阶段利用其辅助。
- 实验表明，DT辅助的DRL模型在初期训练时资源利用率提高了40%以上。
- 与直接训练的DRL模型相比，DT辅助的模型在长期奖励能力上保持优化。
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