4.2 智能资源管理

文档摘要

4.2 智能资源管理 4.2 智能资源管理：从强化学习到数字孪生的闭环自治在智能内生网络架构中，资源管理已不再是传统静态配置或基于规则的调度所能胜任。随着算力、带宽、存储等资源维度的爆炸式增长，以及业务需求的动态性、不可预测性日益增强，如何实现“感知—决策—执行—反馈”一体化的智能资源管理，成为决定系统效率与用户体验的关键。本章将深入探讨两个核心使能技术路径：基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的动态调度与优化，以及数字孪生（Digital Twin）驱动的网络自治体系。这两者并非割裂存在，而是构成一个“策略生成—仿真验证—在线部署—持续演进”的完整闭环。