智能通信網絡中的資源分配

摘要：隨著5G網絡的廣泛部署及6G網絡的加速研發，多樣化業務需求不斷涌現，通信網絡承載的負荷劇增，傳統靜態、規則驅動型的資源分配機制，面對海量異構終端與多種復雜業務場景，往往反應遲緩、適應性差，資源利用率與服務質量均難以達到理想水平。在此背景下，文章聚焦于智能資源分配技術的研究，并提出了一種智能通信網絡資源優化框架，以期為智能通信網絡資源高效調度提供技術參考。

關鍵詞：智能通信網絡；資源分配；機器學習；優化算法；無線通信

中圖分類號：TP3" "文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）17-0090-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著5G網絡普及應用及6G網絡加速研究，通信系統整體性能顯著提升。然而，網絡也面臨前所未有的挑戰。一方面，業務類型不斷擴展且增長迅猛，包括語音通信、高清視頻傳輸、物聯網互聯等多種場景，不同業務在帶寬需求、時延敏感性及可靠性保障方面呈現出高度異質性。另一方面，網絡環境的動態性日益增強，諸如拓撲結構變動、終端用戶頻繁移動，以及業務流量隨機波動，使傳統資源調度機制難以高效應對當前和未來網絡需求[1]。因此，引入具備自適應和學習能力的智能資源分配技術成為必然趨勢。

1 通信網絡資源優化調度概述

現代通信網絡的資源類型多樣，包括頻譜資源、計算資源、存儲資源與功率資源等，在不同應用場景下，對響應速度、帶寬承載、能效比及服務可靠性提出了嚴苛的要求。在資源調度過程中，調度系統需依據實時網絡狀態、業務服務質量需求及資源自身屬性，制定科學合理的分配策略。傳統資源調度方法，如輪詢調度、匈牙利算法等，雖在靜態或低動態網絡環境下取得一定效果，但面對智能通信網絡中頻繁變化的拓撲結構、高度波動的流量需求，以及用戶移動性帶來的信道動態性，傳統方法顯現出一定局限性。例如，輪詢無法區分優先級，匈牙利算法在大規?；蚩焖僮兓瘓鼍跋掠嬎汩_銷大或不適用。為此，基于深度學習與強化學習的新型資源調度技術，能充分挖掘海量網絡數據中潛在的關聯模式，實時調整資源分配策略，顯著提升系統整體性能[2]。

2 智能資源分配技術研究

2.1 基于深度強化學習的自適應資源分配

在智能通信網絡資源優化調度領域，深度強化學習（Deep Reinforcement Learning，DRL） 方法展現出強大的潛力。面對動態變化的網絡環境和多樣化業務需求，傳統基于固定規則的資源分配策略已難以勝任，而DRL憑借決策自適應性和強大的環境建模能力，成為智能資源調度的重要研究方向。以深度Q網絡（Deep Q-Network， DQN） 為代表，引入深度神經網絡來逼近動作價值函數Q（s，a）。在訓練過程中，基于貝爾曼方程迭代更新Q值估計，核心公式如下：

[Qs，a;θ←Qs，a;θ+αr+γmaxα'Qs'，a';θ-Qs，a;θ]

式中，Q（s，a）為狀態s下采取動作a的價值） ；α為學習率；r為即時獎勵；γ為折扣因子；s'為下一狀態、a'為下一狀態可采取的動作；θ為神經網絡參數。

然而，傳統Q-learning直接使用當前網絡估算最大Q值會導致過估計問題，影響收斂性。因此，為提高訓練穩定性與收斂效率，DQN設計中引入目標網絡機制，即另設一組延遲更新的網絡參數θ?，并使用下式進行更新：

[Qs，a;θ←Qs，a;θ+αr+γmaxα'Qs'，a';θ--Qs，a;θ]

式中，[θ-]為目標網絡參數，定期從θ拷貝以保持學習的穩定性。上述機制避免了因網絡估值過度而導致的策略震蕩，增強了資源調度策略的魯棒性?。

在實際應用中，單一目標優化策略往往無法兼顧時延、吞吐量與能耗等多方面性能需求。因此，多目標深度強化學習（MO-DRL） 引入智能通信網絡調度任務中。MO-DRL方法設計復合獎勵函數R（s，a），綜合多個優化指標，構建如下優化目標：

[π*=argmaxπEt=0TrtR（st，at）]

式中，[π*]為策略；R（s，a）為復合獎勵函數；E為期望；T為決策時域/周期。為提升求解效率與收斂速度，研究中多采用基于Actor-Critic架構的多目標強化學習方法。Actor網絡負責產生資源分配動作，Critic網絡則評估動作價值，二者協同優化，使資源調度決策兼顧即時反饋與全局性能提升[3-5]。

2.2 基于機器學習的大規模網絡資源管理

大規模通信網絡包含成千上萬的節點與鏈路，網絡狀態呈現強烈的動態性與隨機性。節點間資源競爭激烈，業務優先級、連接質量、能耗控制等需求交織在一起，使資源調度問題本質上轉化為高度復雜的NP難問題。傳統基于規則的方法在面對網絡拓撲頻繁變化、流量突增突降時，調度策略難以及時調整，導致資源利用率低下與服務質量（Quality of Service， QoS） 退化。如表1所示，在不同網絡規模條件下，傳統算法與基于機器學習方法在資源利用率與平均業務延遲方面表現出明顯差異。

在大規模資源管理中，機器學習模型承擔了狀態建模、決策生成與策略優化等多重任務。常見的應用框架如下所示，將資源分配任務形式化為馬爾可夫決策過程（Markov Decision Process， MDP） ：

[MDP=lt;S，A，P，R，γgt;]

式中，S表示網絡狀態空間，包括鏈路負載、信道質量、節點剩余能量等信息；A為動作空間；P為狀態轉移概率；R為即時獎勵函數，度量資源調度效果，如帶寬利用率、時延表現；γ為未來獎勵折扣因子，衡量短期收益與長期收益之間的權衡。

以監督學習（Supervised Learning） 為例，針對歷史網絡數據集訓練預測模型，預判未來流量負載，提前進行資源預留與分配。例如，利用卷積神經網絡（CNN） 提取網絡狀態空間中的局部特征，再引入循環神經網絡（RNN） 或長短期記憶網絡（LSTM） 挖掘狀態隨時間演變的動態模式，實現精準的負載預測與調度優化。

2.3 結合能量采集與認知無線電的資源優化

在傳統通信系統中，頻譜資源和能量供給有限性長期制約著通信性能。針對這一問題，提出結合能量采集（Energy Harvesting，EH） 、認知無線電（Cognitive Radio，CR） 和非正交多址接入（NOMA） 技術的智能通信網絡架構，提升頻譜利用率和能量可持續性。體系架構如圖1所示，考慮多個主用戶（PU） 和一個次用戶（SU） ，其中所有用戶都配備了一個天線，并將數據上傳到同一個基站。邊緣或云服務器連接到基站。PU之間通過TDMA共享頻譜，選擇傳統通信或語義通信。能量受限的SU在NOMA協議的支持下，傳輸語義特征并與PU共享頻譜資源。SU從PU的信號中收集能量。此外，下行鏈路能量收集和上行鏈路信息傳輸不能同時進行。因此，SU的每個時隙分為兩個階段：第一階段用于上傳語義信息，第二階段用于射頻能量收集[6]。

在該架構下，資源分配不僅關注傳統的數據速率，還引入了新的評價指標——任務導向的語義體驗質量（Quality of Experience，QoE） ，強調傳輸數據的語義重要性。為此，設計聯合優化模型，目標是在考慮傳輸功率、時隙劃分因子及語義壓縮率的基礎上，最大化系統的長期QoE表現。基于EH-CR-NOMA的智能通信系統架構示意圖，如圖1所示。

3 智能通信網絡資源優化的系統實現

3.1 通信網絡資源調度系統架構設計

通信網絡資源調度系統采用分層式設計，主要由數據采集層、數據處理與分析層、決策管理層及執行層四個部分組成，各層次分工明確、緊密協作，構建智能化、動態感知與決策一體化的資源調度體系?，具體如圖2所示。

數據采集層部署多種傳感器與監控設備，分布于基站、核心網節點及用戶終端，實時收集網絡狀態、鏈路負載、業務流量、設備功耗等多維度數據。采集的數據經標準協議如SNMP接口傳輸，確保傳輸過程標準化、高效化，為后續分析奠定數據基礎。

數據處理與分析層承擔大規模數據的清洗、歸一化預處理與深度特征提取任務，引入卷積神經網絡（CNN） 、循環神經網絡（RNN） 等深度學習模型，深挖數據中的潛在規律與動態演變趨勢。在面對網絡流量異常、拓撲變化等復雜情形時，準確預測網絡狀態變化，支撐實時動態調度決策。

決策管理層負責基于處理結果制定最優資源分配策略，引入多目標優化算法，例如基于帕累托最優解集的多目標強化學習方法。此處不僅綜合考量業務時延、網絡吞吐量、能耗等指標，還依據當前網絡環境動態權衡各指標權重，實現資源利用率最大化與服務質量最優平衡。

執行層直接控制物理網絡設備，包括交換機、基站與路由器，具體下發資源調度指令。執行過程中，采用如OpenFlow等網絡控制協議標準化傳遞控制命令，快速精準調整頻譜分配、計算資源切換、功率調控與連接管理，保障端到端業務的持續性與高效性?。

3.2 深度學習算法在通信網絡中的部署方案

在硬件架構設計方面，通信網絡面臨海量數據和實時處理的雙重挑戰。針對這一特性，數據中心配置多塊高性能GPU，如NVIDIA A100或H100型號，采取高速互聯技術組建GPU集群。集群內部采用NVLink互連協議，大幅提升節點間帶寬與延遲性能，滿足深度學習推理與訓練對算力的高要求?。在算法層面，針對通信網絡應用場景特點，深度學習模型需定制化設計。例如，在流量預測任務中，長短期記憶網絡（LSTM） 對時序特征具有較好的敏感性，應用較多，但原生LSTM結構參數量大、計算復雜度高。為此，研究者提出了簡化的門控循環單元（GRU） ，在保留預測性能的同時，大幅降低了模型規模與推理延遲。此外，針對不同場景，深度學習網絡的層數、寬度以及激活函數等也需要差異化設計，以適配不同業務對時延、能耗和準確率的平衡需求。

在模型訓練過程中，為加速收斂與提升訓練規模，采用分布式訓練策略，如參數服務器（Parameter Server） 架構，采用中心化參數管理，多個工作節點并行處理訓練樣本，并周期性同步更新權重。上述方式有效避免單節點資源瓶頸，實現大規模數據集上的高效訓練。

3.3 應用測試

在某大型智慧城市項目中，傳統資源調度機制已難以支撐多樣化、實時性強的業務需求。該項目包括了智能交通、智慧醫療、城市安防等多個領域，終端設備數量激增，數據流量波動劇烈，網絡環境復雜多變。面對這些問題，項目組引入了基于深度學習的智能通信網絡資源調度系統，意圖打破傳統靜態、規則式資源分配模式?。在實際部署過程中，首先在基站、核心網節點及用戶終端廣泛布設高精度傳感器，實時感知網絡拓撲、鏈路狀態、業務負載等關鍵數據。為了保證數據質量，系統采用標準化協議實現統一采集，并引入大數據處理技術完成清洗、歸一化處理，從源頭提升信息輸入的準確性。隨后，基于循環神經網絡（RNN） 構建的流量預測模型對業務發展趨勢作出精準預判，為后續資源決策提供可靠依據。

為評估上述系統在智慧城市環境下的實際應用效果，對比分析了系統部署前后的核心指標變化，具體數據如表2所示?？梢园l現，在引入智能資源調度系統后，業務平均時延由180 ms顯著下降至40 ms，降幅達77.8%，主要原因是基于長短期記憶網絡（LSTM） 的流量預測模塊，對業務流量變化趨勢捕捉敏銳，能預判突發流量峰值并提前配置資源，避免擁塞導致的排隊延遲，進而保障實時性需求；網絡吞吐量由600 Mbps躍升至1 000 Mbps，增長66.7%，在此過程中MO-DRL調度策略起到了決定性作用，在高維動態狀態空間中聯合優化吞吐量、時延與能耗，選擇最優資源分配動作，顯著擴展了網絡的負載承載上限；在網絡擁塞率方面，從原有的25%下降至4%，下降84%，RNN預測模型提供的精準流量預判，使系統提前調整資源，是網絡擁塞率大幅下降的關鍵因素之一；智能醫療遠程診斷的成功率提升較為突出，由原先的70%提升至95%，主要得益于深度模型在服務質量保障方面引入了專屬QoS標簽識別機制，提升了關鍵數據流的轉發優先級。

4 結束語

綜上所述，智能通信網絡資源分配正處于技術變革與應用深耕的交匯點，深度學習等智能方法打破了傳統調度局限，使資源管理更加高效、動態且智能。本文圍繞深度強化學習、多智能體協同及大規模數據處理展開系統研究，構建了完整的資源調度體系。未來還要繼續探索跨域協同優化、分布式智能體自適應決策機制，以應對6G、物聯網及空天地一體化通信環境，為智能網絡發展提供動力。

參考文獻：

[1] 王宏為，劉瑋，郭靠，等.面向時空資源分配的智能集群自組織預測方法[J].計算機工程與應用，2025（4）：1-9.

[2] 倪子越.基于機器學習的無線網絡資源分配策略研究[J].產業創新研究，2024（16）：81-83.

[3] 周亮.智能反射面輔助的無人機認知網絡資源分配和軌跡優化[D].杭州：浙江理工大學，2023.

[4] 譚曉龍.基于深度強化學習的無線通信網絡資源優化算法研究[D].太原：山西大學， 2022.

[5] 管巍.基于深度強化學習的異構無線網絡資源分配研究[D].北京：北京交通大學，2022.

[6] 尹浩，任保全，鐘旭東.基于網絡認知的智能信息網絡發展構想 [J].陸軍工程大學學報， 2025，4（01）：1-9.

【通聯編輯：朱寶貴】