Benefits and limits of machine learning for the implicit coordination on SON functions Bedingt durch die Einführung neuer Netzfunktionen in den Mobilfunknetzen der nächsten Generation z. B. Slicing oder Mehrantennensysteme sowie durch die Koexistenz mehrerer Funkzugangstechnologien werden die Optimierungsaufgaben äußerst komplex und erhöhen die OPEX (OPerational EXpenditures). Um den Nutzern Dienste mit wettbewerbsfähiger Dienstgüte (QoS) zu bieten und gleichzeitig die Betriebskosten niedrig zu halten wurde von den Standardisierungsgremien das Konzept des selbstorganisierenden Netzes (SON) eingeführt um das Netzmanagement um eine Automatisierungsebene zu erweitern. Es wurden dafür mehrere SON Funktionen (SFs) vorgeschlagen um einen bestimmten Netzbereich wie Abdeckung oder Kapazität zu optimieren. Bei dem konventionellen Entwurf der SFs wurde jede Funktion als Regler mit geschlossenem Regelkreis konzipiert der ein lokales Ziel durch die Einstellung bestimmter Netzwerkparameter optimiert. Die Beziehung zwischen mehreren SFs wurde dabei jedoch bis zu einem gewissen Grad vernachlässigt. Daher treten viele widersprüchliche Szenarien auf wenn mehrere SFs in einem mobilen Netzwerk instanziiert werden. Solche widersprüchlichen Funktionen in den Netzen verschlechtern die QoS der Benutzer und beeinträchtigen die Signalisierungsressourcen im Netz. Es wird daher erwartet dass eine existierende Koordinierungsschicht (die auch eine Entität im Netz sein könnte) die Konflikte zwischen SFs lösen kann. Da diese Funktionen jedoch eng miteinander verknüpft sind ist es schwierig ihre Interaktionen und Abhängigkeiten in einer abgeschlossenen Form zu modellieren. Daher wird maschinelles Lernen vorgeschlagen um eine gemeinsame Optimierung eines globalen Leistungsindikators (Key Performance Indicator KPI) so voranzubringen dass die komplizierten Beziehungen zwischen den Funktionen verborgen bleiben. Wir nennen diesen Ansatz: implizite Koordination. Im ersten Teil dieser Arbeit schlagen wir eine zentralisierte implizite und auf maschinellem Lernen basierende Koordination vor und wenden sie auf die Koordination zweier etablierter SFs an: Mobility Robustness Optimization (MRO) und Mobility Load Balancing (MLB). Anschließend gestalten wir die Lösung dateneffizienter (d. h. wir erreichen die gleiche Modellleistung mit weniger Trainingsdaten) indem wir eine geschlossene Modellierung einbetten um einen Teil des optimalen Parametersatzes zu finden. Wir nennen dies einen hybriden Ansatz . Mit dem hybriden Ansatz untersuchen wir den Konflikt zwischen MLB und Coverage and Capacity Optimization (CCO) Funktionen. Dann wenden wir ihn auf die Koordinierung zwischen MLB Inter Cell Interference Coordination (ICIC) und Energy Savings (ES) Funktionen an. Schließlich stellen wir eine Möglichkeit vor MRO formal in den hybriden Ansatz einzubeziehen und zeigen wie der Rahmen erweitert werden kann um anspruchsvolle Netzwerkszenarien wie Ultra Reliable Low Latency Communications (URLLC) abzudecken.