研究论文

用于6G无线网络大规模优化的机器学习

作者:

六月张、和

世界环境学会张作者信息和声明

IEEE通信调查与教程,体积25,问题4

页2088-2132

https://doi.org/10.109/COMST.2023.3300664

出版:2023年8月1日出版历史

摘要

第六代（6G）无线系统旨在实现从&#x201C；相关事物&#x201D；至&#x201C；互联智能&#x201D；，其特点是超高密度、大规模、动态异构、多样化的功能需求和机器学习能力，这导致对高效智能算法的需求越来越大。经典的基于优化的算法通常需要高精度的数据链路数学模型，在实际6G应用中性能较差，计算成本较高。基于领域知识（如优化模型和理论工具），机器学习（ML）以其优越的性能、计算效率、可扩展性和可推广性，成为6G中许多复杂大规模优化问题的一种有前途和可行的方法。在本文中，我们系统地回顾了最具代表性的“；学习优化&#x201D；通过识别底层优化问题的固有特征并从优化的角度研究专门设计的ML框架，在6G无线网络的不同领域中使用技术。特别是，我们将介绍算法展开、学习到分支和定界、用于结构化优化的图形神经网络、用于随机优化的深度强化学习、用于语义优化的端到端学习以及用于分布式优化的无线联合学习，它们能够解决各种关键无线应用程序产生的具有挑战性的大规模问题。通过深入讨论，我们揭示了基于ML的优化算法相对于经典方法的优异性能，并为在6G网络中开发高级ML技术提供了深刻的指导。为了支持ML模型在6G无线网络中的实际应用，还讨论了神经网络设计、不同ML方法的理论工具、实现问题以及面临的挑战和未来的研究方向。

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引用人

Zeb S公司马哈茂德AKhowaja S公司开发人员K哈桑S吉德隆德·M贝拉维斯塔P(2024)通过智能化和软件化无线网络架构和服务定义行业5.0愿景网络与计算机应用杂志2016年10月10日/j.jnca.2023.103796223：C在线发布日期：2024年3月1日
https://dl.acm.org/doi/10.1016/j.jnca.2023.103796

索引术语

6G无线网络中大规模优化的机器学习

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IEEE通信调查与教程第25卷第4期

2023年第四季度

1016页

国际标准编号：1553-877倍

1553-877X©2023 IEEE版权所有。允许个人使用，但重新发布/重新分发需要IEEE许可。请参见https://www.ieee.org/publications/rights/index.html了解更多信息。

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Zeb S公司马哈茂德AKhowaja S公司开发人员K哈桑S吉德隆德·M贝拉维斯塔P(2024)用智能化和软件化的无线网络架构和服务定义行业5.0愿景网络与计算机应用杂志2016年10月10日/j.jnca.2023.103796223：C在线发布日期：2024年3月1日
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