数据6G车联网动态网络切片与资源分配数据集1963-2021

数据6G车联网动态网络切片与资源分配数据集1963-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：6G网络,车联网,动态网络切片,资源分配,强化学习,边缘计算,物联网

数据概述： 本数据集旨在研究和发展6G环境下的车联网（IoV）中的动态网络切片和资源分配技术。数据集模拟了现实世界的交通状况、网络资源需求和边缘计算约束，支持强化学习优化技术的研究。数据集包含网络切片参数（如带宽、延迟、可靠性、切片优先级）、车联网移动性指标（如车辆速度、交通密度、服务需求）、边缘计算资源利用率（如CPU和内存使用情况、队列长度）以及强化学习操作（基于决策的资源分配）等特征，目标变量为资源分配决策（0：保持，1：分配资源）。

数据用途概述： 该数据集适用于强化学习在动态网络切片优化中的应用、实时资源分配的预测建模、基于AI的6G网络管理策略性能评估以及提升车联网应用的QoS（服务质量）等多种场景。研究者可以利用该数据集进行强化学习优化技术的研究；电信运营商和网络管理者可以使用它来预测和优化资源分配；车联网应用开发者可以借助数据集提升应用的服务质量。此外，该数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解动态网络切片和资源分配的技术原理和应用方法。