Κατανομή Ραδιοπόρων Σε Δίκτυα 5G Με Τεχνικές Ενισχυτικής Μάθησης Και Εφαρμογή Στο Προγραμματιστικό Περιβάλλον Του MATLAB

Abstract

Η έλευση της τεχνολογίας 5G αντιπροσωπεύει ένα μετασχηματιστικό ορόσημο στις τηλεπικοινωνίες, επιτρέποντας υπερταχείες ταχύτητες δεδομένων, χαμηλή καθυστέρηση και εκτεταμένη συνδεσιμότητα συσκευών σε κλίμακες που υποστηρίζουν το Διαδίκτυο των Πραγμάτων (IoT) και τις έξυπνες πόλεις. Εκμεταλλευόμενα τις προηγμένες τεχνικές μηχανικής μάθησης (ML), τα δίκτυα 5G αντιμετωπίζουν κρίσιμες προκλήσεις όπως η διαχείριση του φάσματος, η βελτιστοποίηση της ποιότητας υπηρεσίας (QoS) και η ενεργειακή αποδοτικότητα. Ανάμεσα στις προσεγγίσεις ML, η Ενισχυτική Μάθηση (RL) αναδεικνύεται ως στρατηγική κλειδί, δίνοντας τη δυνατότητα στους παράγοντες να λαμβάνουν αυτόνομες αποφάσεις αλληλεπιδρώντας με δυναμικά περιβάλλοντα δικτύου. Η παρούσα εργασία εξετάζει την εφαρμογή του αλγορίθμου Q-learning, μιας θεμελιώδους τεχνικής RL, στη βελτιστοποίηση της απόδοσης των δικτύων 5G. Μέσω προσομοιώσεων με βάση το MATLAB, η μελέτη αναπτύσσει μοντέλα κατανομής πόρων, αναλύει την αποτελεσματικότητά τους και διερευνά την προσαρμοστικότητα του Q-learning σε πραγματικό χρόνο σε σύνθετα σενάρια δικτύου. Κύρια σημεία περιλαμβάνουν την ενσωμάτωση των Διαδικασιών Απόφασης Markov (MDP) για τον καθορισμό στρατηγικών, τη δυναμική διαχείριση του φάσματος και την ενίσχυση της εμπειρίας του χρήστη. Η έρευνα αναδεικνύει επίσης τις προκλήσεις και περιορισμούς των υλοποιήσεων RL σε περιβάλλοντα 5G, προτείνοντας πιθανές προσαρμογές για πρακτικές εφαρμογές. Τα ευρήματα υπογραμμίζουν το δυναμικό του Q-learning για την αυτόνομη διαχείριση των δικτύων, εξασφαλίζοντας υψηλή απόδοση και QoS με ελάχιστη ανθρώπινη παρέμβαση. Η εργασία αυτή συμβάλλει στο εξελισσόμενο παράδειγμα των τηλεπικοινωνιών με τεχνητή νοημοσύνη, ανοίγοντας το δρόμο για αποδοτικά, ανθεκτικά και κλιμακώσιμα συστήματα 5G.