本研究提出了一种基于深度强化学习的在线学习框架，旨在解决6G网络中自适应波束切换的高频率、移动性和阻塞问题。该方法在信噪比、吞吐量和准确性方面显著优于传统方法。

基于在线学习的6G网络自适应波束切换：提高效率与韧性
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