隨著人工智能技術的廣泛應用，網絡智能化近年來受到廣泛的關註，已經成為下一代移動通信與未來網絡的重要技術。阿爾法圍棋（AlphaGo）之後，深度強化學習不斷推陳出新，為網絡中的決策問題提供了有效的潛在解決方案。本書系統介紹了網絡智能化中深度強化學習的基本理論、算法及應用場景。全書共8章，針對互聯網、移動通信網、邊緣網絡、數據中心等典型網絡，闡述了網絡管理、網絡控制、任務調度等決策需求，深入論述了深度強化學習的模型構建與應用技術。第1章介紹了網絡智能的需求與挑戰；第2章介紹了先進的深度強化學習模型與方法；第3～6章論述了無線接入優化、網絡管理、網絡控制與任務調度等普遍網絡管控任務中，深度強化學習技術的應用方法；第7章和第8章論述了深度強化學習在流媒體控制以及自組織網絡等典型場景中的新研究進展。
本書可為高等院校電腦和通信相關專業的本科生、研究生提供參考，也可供對網絡智能化與深度強化學習領域感興趣的研究人員和工程技術人員參考。