【摘要】传统无线通信技术逐渐无法满足5G通信系统中日益复杂的需求,而无线自组织网络(self-organizing network, SON)相关技术的引入为5G网络智能化管理提供了一套扩展性良好的解决方案.强化学习算法在SON中的应用,为无线网络架构提供了更为广泛的感知能力和更完备的优化能力.本文以强化学习算法在SON的技术方面的进展为重点,对现有的相关文献进行综述.首先,文章将SON的相关应用分为自配置、自优化、自愈合三大模块,对每个模块的具体实例进行分析;然后,从强化学习算法的可扩展性、复杂度、鲁棒性、收敛性等多重参数标准角度,对不同网络场景中涉及的算法进行对比,并总结一般性准则;最后,阐述了强化学习算法应用于未来网络可能遇到的挑战,总结并展望了自组织网络未来的发展方向.