随着无线通信网络的快速发展,移动用户对数据的需求也越来越高,这推动了蜂窝网络基础设施的建设和移动设备的爆炸式增长。但过于密集的基站部署会影响移动用户和设备之间的通信服务质量,对无线资源的消耗也成倍增加。因此,如何对无线资源的分配进行优化成为研究的关键。在通信领域中,资源分配的优化需要处理大量的基站数据。随着人工智能的日益兴盛,学者们将其与基站端的数据处理相结合,以此优化相关的处理过程与结果。作为人工智能研究的核心技术,机器学习算法增加了数据处理方式的多样性,降低了传统技术处理过程中所涉及的较高计算消耗,提高了算法的决策能力。强化学习（Reinforcement Learning,RL）是机器学习的主要方法之一,被引入无线通信系统。该算法模拟网络环境以及优化环境资源分配的能力尤为突出。但是,强化学习只能处理静态的网络环境,同时算法的复杂度很高。因此,本文引入卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）,提出了深度强化学习算法（Deep Q Network,DQN）,构造动态连续的状态空间,获得更好的系统性能。针对多小区蜂窝网络下行链路,本文将提出基于深度强化学习算法进行频谱效率（Spectral Efficiency,SE）和能量效率（Energy Efficiency,EE）的无线资源分配优化方法,论文的主要工作如下:首先,提出了一种基于深度强化学习的多小区频谱效率优化算法。针对多小区蜂窝网络系统容量问题建立优化模型,利用Q-learning（QL）算法最大化整个网络系统容量。考虑到庞大的基站数据和不断变化的网络环境,提出一种基于深度强化学习算法的无线资源映射方法。通过仿真分析,与传统QL算法相比,提出的深度强化学习算法可以获得更高的系统容量,在收敛性和稳定性方面有显著提高。其次,提出了一种基于Dueling DQN的频谱效率和能量效率联合优化资源分配算法。根据系统模型,分别获得基站的频谱效率和能量效率。考虑到环境的动态性质,根据用户数量的变化对SE和EE进行了动态加权。然后,对DQN结构中的CNN进行优化,提出了Dueling DQN算法,提高算法的稳定性。仿真结果表明,与DQN算法相比,Dueling DQN算法能更好地解决SE和EE联合优化问题,同时算法的收敛性也得到提升。