【摘 要】
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随着互联网的快速发展,各种终端设备迅猛增长。为了应对终端连接数量和移动数据流量的快速增长所带来的挑战,同时为了给用户提供更好使用体验、更低传输时延以及更高传输速率的服务,5G网络应运而生。5G网络的应用给更多的业务场景带来了新的发展方向与前景,例如自动驾驶、海量机器通信、边缘计算、工业物联网（IndustrialInternetofThings,IIoT）等典型业务应用场景也因为5G技术的发展而迎
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随着互联网的快速发展,各种终端设备迅猛增长。为了应对终端连接数量和移动数据流量的快速增长所带来的挑战,同时为了给用户提供更好使用体验、更低传输时延以及更高传输速率的服务,5G网络应运而生。5G网络的应用给更多的业务场景带来了新的发展方向与前景,例如自动驾驶、海量机器通信、边缘计算、工业物联网（IndustrialInternetofThings,IIoT）等典型业务应用场景也因为5G技术的发展而迎来更大发展机遇。为了实现节能与降低成本,5G网络中的能耗和能效（EnergyEfficiency,EE）也是学术界和业界关注的重点。因此在5G快速发展的同时,面对海量的终端用户以及多样化的请求,如何满足业务服务质量的同时进行合理高效的资源分配成为急需解决的问题之一。在5G网络资源分配方面的已有工作中,存在分配速度较慢、结果准确率不高等问题。深度强化学习（DeepReinforcementLearning,DRL）为复杂问题提供了更好的解决方法,目前已在多个领域有了显著成果,但在5G网络资源分配的应用中对能效的考虑尚不够深入,且对于用户的服务质量需求未细化。边缘计算和IIoT是5G网...
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