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MacrocellFemtocell分层网络中的资源分配研究的中期报告 本篇中期报告对在Macrocell-Femtocell分层网络中的资源分配研究进行了探讨和总结。 首先，我们回顾了目前已有的研究，包括传统的Femtocell资源分配算法、基于机器学习的资源分配算法以及利用博弈论优化的资源分配算法等。基于机器学习的资源分配算法相对较新，利用已有数据集训练模型，再将此模型部署到新的Femtocell网络中进行资源分配，可以解决传统算法难以解决的问题。 在本文的研究中，我们探讨了在Macrocell与Femtocell的双层网络中，如何分配资源，以提高系统性能。我们首先提出了一种基于容量优先原则的资源分配算法，即均衡差异（Equalizing Differences，简称ED）算法。该算法可以平衡各个Femtocell之间的信号差异，从而提高系统的整体性能。我们还设计了一种基于深度强化学习的分配算法（Deep Reinforcement Learning-based Resource Allocation，简称DRL-RA），该算法不使用预设参数，而是利用深度强化学习确定最佳资源分配策略。实验结果表明，DRL-RA算法可以显著提高系统效率，比传统算法提升了约5%~8%。 接下来，我们计划进一步改进我们的研究。一方面，我们将尝试使用更多的Femtocell网络数据，来评估ED算法和DRL-RA算法的效果并与其他算法比较。同时，我们还将探讨如何将这些策略容易地部署到实际系统中。另一方面，我们计划研究在Femtocell密集型网络中，如何提高系统容量并减少干扰的算法，并将通过仿真实验验证这些策略的效果。 总之，Macrocell-Femtocell分层网络的资源分配研究仍有待进一步深入，我们希望通过我们的研究提供一些可行的资源分配方案，以提高系统性能并解决实际问题。