基于ai的通信网络资源分配策略研究综述

随着通信网络规模持续扩张与业务需求复杂化，传统资源分配方法在实时性、动态性和效率方面面临严 峻挑战。人工智能（ai）技术的引入为通信网络资源分配提供了全新范式，通过机器学习、深度强化学习、群体智能 算法等手段，实现了资源分配的智能化与自适应优化。本文系统梳理了ai在通信网络资源分配中的核心应用场景，涵 盖动态资源分配、安全多方计算、网络切片、算力交易等关键领域，深入分析了粒子群优化、强化学习、联邦学习等 主流算法的技术原理与实现路径，结合工业通信网络、边缘计算等典型案例验证了ai驱动策略的有效性。研究指出， AI技术可显著提升网络吞吐量、降低延迟并优化资源利用率，但需进一步突破计算资源限制、数据隐私保护等瓶颈。 未来发展趋势包括多算法融合、边缘智能与6g原生ai架构的深度集成。