基于深度Q網絡的5G網絡優化方法

于星輝

（鄭州工業應用技術學院，河南 鄭州 451100）

0 引 言

隨著信息通信技術的飛速發展，5G技術作為當今通信領域的前沿技術，具有極高的數據傳輸速率和超低的傳輸時延，支持大規模設備連接，為各類應用場景提供支持與保障[1-2]。與5G技術的廣泛應用相伴而生的是網絡資源的快速消耗和復雜的環境變化，給5G網絡的優化與管理帶來了前所未有的挑戰[3-4]。

通過引入人工智能技術，能夠提升5G網絡性能并改善其自愈能力。首先，研究了5G網絡的基本架構，并分析了其關鍵組成部分和各類網絡節點之間的通信機制，以便全面了解5G網絡的運行機制與特性。其次，深入分析深度Q網絡（Deep Q-Network，DQN）的結構與原理。DQN作為一種強化學習方法，為優化5G網絡性能提供了潛在的解決方案[5]。再次，提出基于DQN的5G網絡自愈能力的實現方案。通過引入強化學習算法，結合5G網絡中的狀態空間、動作空間、獎勵機制，使5G網絡具備網絡自動調整與優化的能力。旨在通過智能化決策，提升5G網絡對環境變化和異常情況的適應性，從而提升網絡的可靠性與穩定性。最后，進行了一系列的實驗與測試，以驗證所提方法的有效性與性能。通過在5G網絡環境下的模擬實驗，評估方案在不同場景下的性能，為5G網絡的優化提供實證支持。

1 5G網絡基本架構

5G網絡的基本架構是一個高度復雜的生態系統，由多個關鍵組成部分構成，包括基站、承載網、電信機房、骨干網絡、接入網以及核心網等。5G網絡基本架構如圖1所示。

圖1 5G網絡基本架構

5G網絡基本架構的核心組件之一是基站，負責傳輸和接收無線信號，將用戶設備（如智能手機）連接到5G網絡。5G網絡引入了多種類型的基站，包括宏站、微站、室內小站以及邊緣計算站，以滿足不同的覆蓋范圍和容量需求。接入網是連接用戶設備和基站的部分，通常由多個基站連接到接入點，負責將用戶設備的數據流引到核心網絡，起到數據的集散功能。承載網是負責承載數據傳輸的網絡層，通常由光纖和高速傳輸線路構成。承載網負責高效、可靠地傳輸數據流，以確保數據在網絡中的高速傳輸。電信機房是5G網絡的關鍵組成設施，用于托管網絡設備、服務器和數據中心，連接核心網絡和接入網絡。骨干網絡是5G網絡的主要傳輸網絡，負責將數據從基站傳送到核心網絡。通常由高速光纖、光纜、路由器組成，以實現快速、高容量的數據傳輸。核心網是5G網絡的智能中樞，具備處理網絡管理、鑒權、安全性以及服務控制等功能。同時承擔著數據的路由和傳輸，以確保數據流從源到目標的快速傳輸，能夠實現復雜的通信服務，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

DQN是一種強化學習算法，用于訓練智能體，使智能體能夠在與環境的交互中選出最優策略。智能體是DQN的主體，代表需要學習和做出決策的實體，通常指一個神經網絡模型。環境是智能體的操作背景，包含智能體所處的情境、可供智能體進行操作的狀態和動作。智能體通過觀察環境的狀態來獲取信息，這些狀態是環境的描述，通常以向量或張量的形式呈現。狀態是環境的內部表示。智能體不能直接觀察到狀態，但會對其行為和決策產生影響。智能體根據觀察到的狀態選擇一個動作，這個動作會對環境產生影響。每次智能體執行一個動作后，環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，負獎勵表示消極的動作。DQN基本結構如圖2所示。

圖2 DQN基本結構

該網絡的目標是讓智能體學到一個最優的策略，使其能夠長期累積獎勵。通過不斷的學習和改進，可以逐漸提高網絡性能，以適應不同環境和任務。這種基于獎勵的強化學習方法得到了廣泛的應用，包括游戲、自動駕駛和機器人控制等領域。第一，智能體通過觀察當前的狀態，使用一個深度神經網絡（Dynamic Neural Network，DNN）來估計動作價值。DNN被稱為Q網絡，即將狀態作為輸入，輸出每個動作的預期累積獎勵（即Q值）。第二，智能體根據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，智能體執行所選動作，并觀察下一個狀態和環境返回的獎勵。第四，通過深度學習中的優化算法，使用觀察到的獎勵來更新Q網絡，以減小實際獎勵和預測獎勵之間的差距。第五，重復上述步驟，不斷與環境互動、學習和優化策略，以最大化累積獎勵。

2.2 基于DQN的優化方案設計

基于DQN的5G網絡自愈能力的實現，需要采用馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process，MDP）。MDP是一種數學模型，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，用于估計每個狀態-動作對的累積獎勵。Q函數的更新過程基于Bellman方程，即

式中：Q(s,a)表示在狀態s下采取動作a的Q值，即預期累積獎勵；R(s,a)表示在狀態s下采取動作a后所獲得的即時獎勵；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s采取動作a后得到的下一個狀態；a'表示在s'下選擇的最佳動作。

DQN的目標是通過訓練神經網絡來逼近Q函數，使其預測的Q值盡可能接近Bellman方程右側的最大值。使用均方誤差（Mean Squared Error，MSE）損失函數Loss來衡量Q值的預測誤差，公式為

式中：E表示數學期望。

通過利用最小化損失函數，DQN的神經網絡逐漸學習并優化Q值，以達到在不同狀態下選擇最佳動作，實現最大化累積獎勵的目標。

3 實驗與分析

3.1 實驗設計

采用模擬數據對DQN模型進行訓練和測試。第一，數據收集。使用網絡仿真工具，如Ns-3或OMNeT++，創建一個虛擬的5G網絡環境，并收集仿真數據。Ns-3和OMNeT++是用于網絡仿真和模擬的開源工具，用于研究和開發網絡協議、通信系統和分布式系統。第二，數據預處理。對采集的原始數據進行預處理，包括數據清洗、特征工程、歸一化等。其中，數據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建適當的特征，方便后續進行建模和分析；數據歸一化能確保數據在相同的尺度范圍內。第三，構建環境。模擬5G網絡的環境，包括狀態空間、動作空間、狀態轉移概率函數以及獎勵函數等。其中，狀態空間涵蓋各種可能的網絡狀態；動作空間定義了可供智能體選擇的操作；狀態轉移概率函數描述了在給定狀態下采取動作后的下一個狀態的概率分布；而獎勵函數則用于評估每個動作的優劣。第四，建立DQN模型。包括神經網絡的結構、層數、激活函數等。本次采用深度學習框架TensorFlow來搭建模型。第五，訓練DQN模型。使用數據集中的樣本來訓練DQN模型。在訓練周期中，智能體與模擬環境進行交互，并根據當前狀態選擇動作，接收獎勵信號；同時使用損失函數來更新模型參數，使Q值逼近Bellman方程右側的最大值。第六，模型評估。在訓練過程中，需要定期對模型進行評估以了解其性能。即評估模型在測試數據集上的性能，觀察其在不同狀態下采取動作的效果和累積獎勵的變化情況。

3.2 結果與分析

為了驗證文章所提方法的有效性，做了4個不同的實驗，以測試基于DQN的5G網絡自愈能力模型的性能，測試結果如表2所示。

表2 實驗結果統計

由表2可知，實驗2獲得的平均累積獎勵最高，表明該模型在各種狀態下選擇動作以最大化獎勵表現出較好的性能；MSE表示實驗模型的最終性能，用于衡量Q值的預測精度，實驗2與實驗4的最終性能最低，表明其在估計Q值方面具有較高的準確性；迭代次數表示模型達到穩定性能所需的訓練次數，相比之下實驗2的收斂周期最短，表明該模型能更快地學習并提高性能。因此，實驗2對應的模型是一種較為有效的5G網絡自愈能力模型，可以用于優化5G網絡性能。同時，需要進行進一步的研究和測試，以驗證模型的可靠性和健壯性。

4 結 論

文章提出了一種基于DQN的5G網絡優化方法，通過深入研究5G網絡的基本架構和應用強化學習的原理，成功地建立了一個具有潛在應用前景的DQN模型，用于提升5G網絡的性能和自愈能力。實驗結果表明，該模型在累積獎勵和Q值的準確性等方面，表現出優良性能。同時，需要相關研究人員作進一步的研究和實驗，以驗證該模型的可靠性和健壯性。