基于深度Q網(wǎng)絡(luò)的5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法

于星輝

（鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院，河南 鄭州 451100）

0 引 言

隨著信息通信技術(shù)的飛速發(fā)展，5G技術(shù)作為當(dāng)今通信領(lǐng)域的前沿技術(shù)，具有極高的數(shù)據(jù)傳輸速率和超低的傳輸時(shí)延，支持大規(guī)模設(shè)備連接，為各類應(yīng)用場景提供支持與保障[1-2]。與5G技術(shù)的廣泛應(yīng)用相伴而生的是網(wǎng)絡(luò)資源的快速消耗和復(fù)雜的環(huán)境變化，給5G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化與管理帶來了前所未有的挑戰(zhàn)[3-4]。

通過引入人工智能技術(shù)，能夠提升5G網(wǎng)絡(luò)性能并改善其自愈能力。首先，研究了5G網(wǎng)絡(luò)的基本架構(gòu)，并分析了其關(guān)鍵組成部分和各類網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)之間的通信機(jī)制，以便全面了解5G網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行機(jī)制與特性。其次，深入分析深度Q網(wǎng)絡(luò)（Deep Q-Network，DQN）的結(jié)構(gòu)與原理。DQN作為一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法，為優(yōu)化5G網(wǎng)絡(luò)性能提供了潛在的解決方案[5]。再次，提出基于DQN的5G網(wǎng)絡(luò)自愈能力的實(shí)現(xiàn)方案。通過引入強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，結(jié)合5G網(wǎng)絡(luò)中的狀態(tài)空間、動作空間、獎勵機(jī)制，使5G網(wǎng)絡(luò)具備網(wǎng)絡(luò)自動調(diào)整與優(yōu)化的能力。旨在通過智能化決策，提升5G網(wǎng)絡(luò)對環(huán)境變化和異常情況的適應(yīng)性，從而提升網(wǎng)絡(luò)的可靠性與穩(wěn)定性。最后，進(jìn)行了一系列的實(shí)驗(yàn)與測試，以驗(yàn)證所提方法的有效性與性能。通過在5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的模擬實(shí)驗(yàn)，評估方案在不同場景下的性能，為5G網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化提供實(shí)證支持。

1 5G網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)

5G網(wǎng)絡(luò)的基本架構(gòu)是一個高度復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，由多個關(guān)鍵組成部分構(gòu)成，包括基站、承載網(wǎng)、電信機(jī)房、骨干網(wǎng)絡(luò)、接入網(wǎng)以及核心網(wǎng)等。5G網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)如圖1所示。

圖1 5G網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)

5G網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)的核心組件之一是基站，負(fù)責(zé)傳輸和接收無線信號，將用戶設(shè)備（如智能手機(jī)）連接到5G網(wǎng)絡(luò)。5G網(wǎng)絡(luò)引入了多種類型的基站，包括宏站、微站、室內(nèi)小站以及邊緣計(jì)算站，以滿足不同的覆蓋范圍和容量需求。接入網(wǎng)是連接用戶設(shè)備和基站的部分，通常由多個基站連接到接入點(diǎn)，負(fù)責(zé)將用戶設(shè)備的數(shù)據(jù)流引到核心網(wǎng)絡(luò)，起到數(shù)據(jù)的集散功能。承載網(wǎng)是負(fù)責(zé)承載數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)層，通常由光纖和高速傳輸線路構(gòu)成。承載網(wǎng)負(fù)責(zé)高效、可靠地傳輸數(shù)據(jù)流，以確保數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的高速傳輸。電信機(jī)房是5G網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵組成設(shè)施，用于托管網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心，連接核心網(wǎng)絡(luò)和接入網(wǎng)絡(luò)。骨干網(wǎng)絡(luò)是5G網(wǎng)絡(luò)的主要傳輸網(wǎng)絡(luò)，負(fù)責(zé)將數(shù)據(jù)從基站傳送到核心網(wǎng)絡(luò)。通常由高速光纖、光纜、路由器組成，以實(shí)現(xiàn)快速、高容量的數(shù)據(jù)傳輸。核心網(wǎng)是5G網(wǎng)絡(luò)的智能中樞，具備處理網(wǎng)絡(luò)管理、鑒權(quán)、安全性以及服務(wù)控制等功能。同時(shí)承擔(dān)著數(shù)據(jù)的路由和傳輸，以確保數(shù)據(jù)流從源到目標(biāo)的快速傳輸，能夠?qū)崿F(xiàn)復(fù)雜的通信服務(wù)，如視頻流、基于IP的語音傳輸（Voice over Internet Protocol，VoIP）通話等。

2 基于DQN的自愈能力研究

2.1 DQN架構(gòu)

DQN是一種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，用于訓(xùn)練智能體，使智能體能夠在與環(huán)境的交互中選出最優(yōu)策略。智能體是DQN的主體，代表需要學(xué)習(xí)和做出決策的實(shí)體，通常指一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。環(huán)境是智能體的操作背景，包含智能體所處的情境、可供智能體進(jìn)行操作的狀態(tài)和動作。智能體通過觀察環(huán)境的狀態(tài)來獲取信息，這些狀態(tài)是環(huán)境的描述，通常以向量或張量的形式呈現(xiàn)。狀態(tài)是環(huán)境的內(nèi)部表示。智能體不能直接觀察到狀態(tài)，但會對其行為和決策產(chǎn)生影響。智能體根據(jù)觀察到的狀態(tài)選擇一個動作，這個動作會對環(huán)境產(chǎn)生影響。每次智能體執(zhí)行一個動作后，環(huán)境會返回一個獎勵信號，用于評估動作的好壞，正獎勵表示積極的動作，負(fù)獎勵表示消極的動作。DQN基本結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 DQN基本結(jié)構(gòu)

該網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)是讓智能體學(xué)到一個最優(yōu)的策略，使其能夠長期累積獎勵。通過不斷的學(xué)習(xí)和改進(jìn)，可以逐漸提高網(wǎng)絡(luò)性能，以適應(yīng)不同環(huán)境和任務(wù)。這種基于獎勵的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法得到了廣泛的應(yīng)用，包括游戲、自動駕駛和機(jī)器人控制等領(lǐng)域。第一，智能體通過觀察當(dāng)前的狀態(tài)，使用一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Dynamic Neural Network，DNN）來估計(jì)動作價(jià)值。DNN被稱為Q網(wǎng)絡(luò)，即將狀態(tài)作為輸入，輸出每個動作的預(yù)期累積獎勵（即Q值）。第二，智能體根據(jù)一定的策略選擇一個動作，通常會使用ε-貪心策略。即以ε的概率隨機(jī)選擇動作，以1-ε的概率選擇具有最高Q值的動作。第三，智能體執(zhí)行所選動作，并觀察下一個狀態(tài)和環(huán)境返回的獎勵。第四，通過深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法，使用觀察到的獎勵來更新Q網(wǎng)絡(luò)，以減小實(shí)際獎勵和預(yù)測獎勵之間的差距。第五，重復(fù)上述步驟，不斷與環(huán)境互動、學(xué)習(xí)和優(yōu)化策略，以最大化累積獎勵。

2.2 基于DQN的優(yōu)化方案設(shè)計(jì)

基于DQN的5G網(wǎng)絡(luò)自愈能力的實(shí)現(xiàn)，需要采用馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，MDP）。MDP是一種數(shù)學(xué)模型，由5個元素組成，即5元組(S,A,P,R,γ)，MDP組成元素及其含義如表1所示。

表1 MDP組成元素及其含義

DQN通過建立一個Q函數(shù)，用于估計(jì)每個狀態(tài)-動作對的累積獎勵。Q函數(shù)的更新過程基于Bellman方程，即

式中：Q(s,a)表示在狀態(tài)s下采取動作a的Q值，即預(yù)期累積獎勵；R(s,a)表示在狀態(tài)s下采取動作a后所獲得的即時(shí)獎勵；γ表示折扣因子用于衡量未來獎勵的重要性；s'表示由狀態(tài)s采取動作a后得到的下一個狀態(tài)；a'表示在s'下選擇的最佳動作。

DQN的目標(biāo)是通過訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近Q函數(shù)，使其預(yù)測的Q值盡可能接近Bellman方程右側(cè)的最大值。使用均方誤差（Mean Squared Error，MSE）損失函數(shù)Loss來衡量Q值的預(yù)測誤差，公式為

式中：E表示數(shù)學(xué)期望。

通過利用最小化損失函數(shù)，DQN的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐漸學(xué)習(xí)并優(yōu)化Q值，以達(dá)到在不同狀態(tài)下選擇最佳動作，實(shí)現(xiàn)最大化累積獎勵的目標(biāo)。

3 實(shí)驗(yàn)與分析

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

采用模擬數(shù)據(jù)對DQN模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試。第一，數(shù)據(jù)收集。使用網(wǎng)絡(luò)仿真工具，如Ns-3或OMNeT++，創(chuàng)建一個虛擬的5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，并收集仿真數(shù)據(jù)。Ns-3和OMNeT++是用于網(wǎng)絡(luò)仿真和模擬的開源工具，用于研究和開發(fā)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、通信系統(tǒng)和分布式系統(tǒng)。第二，數(shù)據(jù)預(yù)處理。對采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程、歸一化等。其中，數(shù)據(jù)清洗用于去除可能存在的異常值或噪聲；特征工程用來選擇和構(gòu)建適當(dāng)?shù)奶卣?，方便后續(xù)進(jìn)行建模和分析；數(shù)據(jù)歸一化能確保數(shù)據(jù)在相同的尺度范圍內(nèi)。第三，構(gòu)建環(huán)境。模擬5G網(wǎng)絡(luò)的環(huán)境，包括狀態(tài)空間、動作空間、狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率函數(shù)以及獎勵函數(shù)等。其中，狀態(tài)空間涵蓋各種可能的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)；動作空間定義了可供智能體選擇的操作；狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率函數(shù)描述了在給定狀態(tài)下采取動作后的下一個狀態(tài)的概率分布；而獎勵函數(shù)則用于評估每個動作的優(yōu)劣。第四，建立DQN模型。包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、層數(shù)、激活函數(shù)等。本次采用深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow來搭建模型。第五，訓(xùn)練DQN模型。使用數(shù)據(jù)集中的樣本來訓(xùn)練DQN模型。在訓(xùn)練周期中，智能體與模擬環(huán)境進(jìn)行交互，并根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動作，接收獎勵信號；同時(shí)使用損失函數(shù)來更新模型參數(shù)，使Q值逼近Bellman方程右側(cè)的最大值。第六，模型評估。在訓(xùn)練過程中，需要定期對模型進(jìn)行評估以了解其性能。即評估模型在測試數(shù)據(jù)集上的性能，觀察其在不同狀態(tài)下采取動作的效果和累積獎勵的變化情況。

3.2 結(jié)果與分析

為了驗(yàn)證文章所提方法的有效性，做了4個不同的實(shí)驗(yàn)，以測試基于DQN的5G網(wǎng)絡(luò)自愈能力模型的性能，測試結(jié)果如表2所示。

表2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

由表2可知，實(shí)驗(yàn)2獲得的平均累積獎勵最高，表明該模型在各種狀態(tài)下選擇動作以最大化獎勵表現(xiàn)出較好的性能；MSE表示實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ偷淖罱K性能，用于衡量Q值的預(yù)測精度，實(shí)驗(yàn)2與實(shí)驗(yàn)4的最終性能最低，表明其在估計(jì)Q值方面具有較高的準(zhǔn)確性；迭代次數(shù)表示模型達(dá)到穩(wěn)定性能所需的訓(xùn)練次數(shù)，相比之下實(shí)驗(yàn)2的收斂周期最短，表明該模型能更快地學(xué)習(xí)并提高性能。因此，實(shí)驗(yàn)2對應(yīng)的模型是一種較為有效的5G網(wǎng)絡(luò)自愈能力模型，可以用于優(yōu)化5G網(wǎng)絡(luò)性能。同時(shí)，需要進(jìn)行進(jìn)一步的研究和測試，以驗(yàn)證模型的可靠性和健壯性。

4 結(jié) 論

文章提出了一種基于DQN的5G網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，通過深入研究5G網(wǎng)絡(luò)的基本架構(gòu)和應(yīng)用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的原理，成功地建立了一個具有潛在應(yīng)用前景的DQN模型，用于提升5G網(wǎng)絡(luò)的性能和自愈能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型在累積獎勵和Q值的準(zhǔn)確性等方面，表現(xiàn)出優(yōu)良性能。同時(shí)，需要相關(guān)研究人員作進(jìn)一步的研究和實(shí)驗(yàn)，以驗(yàn)證該模型的可靠性和健壯性。