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Application of Graph Reinforcement Learning for QoS-Aware Load Balancing in Open Radio Access Networks
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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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关键要点
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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。
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该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。
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研究结果显示，该方法显著降低了53%的QoS违规率。
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最佳努力流量的5th百分位速率提高了四倍。
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