近日，必赢nn699net郭艳艳副教授在协作非正交多址（CNOMA）网络的能效资源分配研究方面取得突破性进展，相关研究成果以题为“Energy-Efficient Resource Assignment in Cooperative NOMA-Enhanced Cellular Networks”发表在IEEE Internet of Things Journal。IEEE Internet ofThings Journal 是计算机科学领域1区顶刊，2023年影响因子为10.6。必赢nn699net郭艳艳副教授为论文第一作者和通讯作者，研究生谭小龙、高云、杨晶和芮志超共同参与了该项研究工作。
研究团队首次将阿尔法围棋（AlphaGo）算法引入到协作非正交多址网络的资源分配中。团队构建了一个虚拟围棋棋盘，棋盘的每一行和每一列分别代表网络中一个用户和一个信道，每一次落子代表选定一个用户及一个信道。团队通过建立了一个深度蒙特卡洛树搜索模型，将棋盘上的局势作为深度神经网络的输入信息，对所有可行的落子位置生成一个概率分布，并利用蒙特卡洛树搜索法模拟多种可能的游戏轨迹，其产生的训练数据用来训练神经网络，以预测棋步选择，最终实现协作非正交多址网络的资源分配最优解。
研究团队所提出的资源分配方法可以智能地学习网络环境，并在动态环境中做出决策，在满足用户服务质量要求的同时，最大限度地提高协作非正交多址系统的能效性能。另外，该方法还可以在任何特定优化目标（如系统总速率等）指导下进行资源规划。
研究方法将人工智能应用到复杂网络环境下的资源分配，研究结果为下一代移动通信无线资源规划提供了新的思路。
论文链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10061583