Η παρούσα πτυχιακή εργασία ασχολείται με την εφαρμογή της μηχανικής μάθησης στα
δίκτυα 5G και συγκεκριμένα στην αποδοτική ανάθεση πόρων με μεθόδους μηχανικής μάθησης στα δίκτυα πέμπτης γενιάς. Σε πρώτο στάδιο έχουν αναπτυχθεί κάποιες εισαγωγικές έννοιες γενικότερα για τα δίκτυα. Στην συνέχεια, γίνεται μια εκτενής αναδρομή στις
προηγούμενες γενιές δικτύων 1G, 2G, 3G και 4G και στην υλοποίηση των δικτύων της
σημερινής γενιάς 5G. Επιπρόσθετα, γίνεται μία εισαγωγή στα δίκτυα πέμπτης γενιάς, στη
σημασία των δικτύων αυτών, στις διαφορές που υπάρχουν με τα δίκτυα της προηγούμενης γενιάς 4G και στην ανάπτυξη των 5G μέσα από το πέρασμα των χρόνων. Επιπλέον,
παρουσιάζονται λεπτομερώς τα χαρακτηριστικά της αρχιτεκτονικής 5G, τα πλεονεκτήματα
αλλά και τα μειονεκτήματα των δικτύων 5G. Στο τέταρτο κεφάλαιο αναφέρονται οι βασικές τεχνολογίες που συναντάμε στα δίκτυα πέμπτης γενιάς, οι οποίες έχουν κάνει τόσο
ξεχωριστά αυτά τα δίκτυα, ώστε να θεωρούνται από τις μεγαλύτερες τεχνολογικές αναπτύξεις που έχουμε ζήσει μέχρι την επόμενη. Επίσης, παρουσιάζονται οι εφαρμογές του
5G στην καθημερινότητά μας, αλλά και στον κόσμο γενικότερα, που έχουν ως αποτέλεσμα να συναντήσουμε μεγάλες αλλαγές και διευκολύνσεις τα επόμενα χρόνια. Στο έκτο
κεφάλαιο υπάρχει η εισαγωγή στην μηχανική μάθηση και μία μικρή αναφορά στην τεχνητή νοημοσύνη. Παρουσιάζονται οι γενικές κατηγορίες των μεθόδων μηχανικής μάθησης
και η επιρροή αυτών των μεθόδων σε βασικές τεχνολογίες του 5G, όπως βέβαια και στην
κατανομή των πόρων σε αυτά τα δίκτυα. Τέλος, στο έβδομο κεφάλαιο παρουσιάζουμε λεπτομερώς έναν αλγόριθμο reinforcement learning που λύνει το σημαντικό πρόβλημα της
κατανομής πόρων και αναγράφονται τα αποτελέσματα και τα συμπεράσματα αυτής της
μεθόδου.The present dissertation deals with the application of machine learning in 5G networks
and in particular in the efficient allocation of resources with machine learning methods
in the fifth generation networks. In the first stage, some introductory concepts have been
developed for networks in general. Then, there is an extensive review of the previous generation of 1G, 2G, 3G and 4G networks and the implementation of the current generation
5G networks. In addition, an introduction is made to the fifth generation networks, to the
importance of these networks, to the differences that exist with the previous generation
4G networks and to the development of 5G over the years. In addition, the features of the
5G architecture, the advantages and the disadvantages of the 5G networks are presented
in detail. The fourth chapter lists the basic technologies found in fifth generation networks,
which have made these networks so special that the are considered one of the greatest
technological developments we have experienced until the next one. Also, the application
of the 5G are presented in our daily life, but also in the world in general, which have as a
result to meet great changes and facilities in the coming years. In the sixth chapter there
is an introduction to machine learning and a brief reference to artificial intelligence. The
general categories of machine learning methods and the influence of these methods on
basic 5G technologies are presented, as of course on the distribution of resources in these
networks. Finally, in the seventh chapter we present in detail a reinforcement learning algorithm that solves the important problem of resource allocation and state the results and
conclusion of this method
