基于变换器的演员-评论家强化学习用于序列感知的服务功能链划分

本研究针对6G网络中虚拟化网络功能（VNF）管理中的服务功能链（SFC）划分问题，提出了一种基于变换器的演员-评论家框架。该方法通过自注意机制有效建模VNF之间的复杂依赖关系，提升了训练的稳定性和收敛性，实验证明该框架在长期接受率、资源利用效率和可扩展性方面超越了现有技术。在6G环境下，为智能网络编排提供了一种可扩展且强大的解决方案。