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Application of Graph Reinforcement Learning for QoS-Aware Load Balancing in Open Radio Access Networks

💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要

本研究提出了一种基于图强化学习的QoS感知负载均衡方法，旨在解决下一代无线网络中的QoS要求，特别是防止小区拥堵。该方法显著降低了53%的QoS违规率，并使最佳努力流量的5th百分位速率提高了四倍。

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标签

QoS access graph 图强化学习 小区拥堵 无线网络 负载均衡
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