Meta 层次强化学习用于 O-RAN 中的可扩展资源管理

这篇文章很可能是一篇研究论文，探讨了使用 Meta 的分层强化学习 (HRL) 技术来优化开放无线电接入网络 (O-RAN) 架构内的资源管理。重点是可扩展性，表明该方法旨在处理现代、动态无线电环境的复杂性。HRL 的使用意味着将问题分解为子任务，从而可能提高效率和适应性。来源 ArXiv 表明这是一篇预印本或研究论文。

• •将 Meta 的 HRL 应用于 O-RAN 资源管理。
• •侧重于复杂无线电环境的可扩展性。
• •可能涉及问题分解以提高效率。