Хэндоверді басқару мобильді 5G желілеріндегі негізгі мәселелердің бірі болып табылады: контроллер әрбір пайдаланушы жабдығының (UE) өткізу қабілетін барынша арттыру үшін қай уақытта қызмет көрсетуші базалық станцияны ауыстыруы керектігін анықтауы тиіс, сонымен қатар шамадан тыс хэндоверлерді, ping-pong ауысуларды және байланыс ақауларын болдырмауы қажет. Бұл жұмыста төрт базалық станция және он мобильді UE бар көп пайдаланушылы сценарий үшін лог-нормалды көлеңкеленуі бар 3GPP Urban Macro арна моделі жағдайында хэндовер стратегияларының қайта жаңғыртылатын симуляциялық ортасы және жүйелі бенчмаркі ұсынылады. Біз 100 тәуелсіз эпизод бойынша төрт контроллерді бағалаймыз: гистерезис және іске қосылу уақыты бар 3GPP A3-event алгоритмі, идеалдандырылған Strongest-Cell ережесі, No-Handover төменгі шекарасы және Proximal Policy Optimization (PPO) әдісімен оқытылған контроллер. Нәтижелер стандартталған A3-event саясаты жалпы тепе-теңдік бойынша ең жақсы көрсеткішке қол жеткізетінін көрсетеді: ол бағаланған барлық әдістер арасында ең жоғары орташа жүйелік өткізу қабілетін (89,1 Мбит/с), бір эпизодтағы ең аз хэндовер санын (21,7) және ең төмен ping-pong хэндовер деңгейін (0,098) қамтамасыз етеді. Strongest-Cell ережесі салыстырмалы өткізу қабілетіне жеткенімен, шамамен 2,6 есе көп хэндовер тудырады, ал оқытылған контроллер тұрақты оқытуға қарамастан, қазіргі сыйақы функциясы мен бақылау кеңістігі дизайны жағдайында бапталған A3 базалық стратегиясымен теңесе алмайды. Біз гистерезис және іске қосылу уақыты логикасының неліктен күшті базалық тәсіл болып қалатынын талқылаймыз және оқытылған саясат оны қандай жағдайларда жақсарта алатынын сипаттаймыз. Толық орта мен бағалау конвейері қайта жаңғыртуды қамтамасыз ету үшін жарияланған.