要提高MBRL框架在更大規模和更複雜網絡環境中的可擴展性，可以考慮以下幾個策略：
分層架構設計：將MBRL框架設計為分層架構，使其能夠在不同的網絡層次上運行。這樣可以根據不同的計算資源和網絡條件，動態調整模型的複雜性和計算需求。
增強學習算法的優化：針對大規模環境，優化增強學習算法的效率，例如使用更高效的策略梯度方法或演化策略，這樣可以在更少的交互中獲得更好的策略。
多代理系統：引入多代理系統，讓多個RL代理協同工作，分擔計算負擔並共享學習經驗。這樣可以提高整體系統的學習速度和適應性。
模型壓縮技術：應用模型壓縮技術，如知識蒸餾和剪枝，減少模型的計算需求，從而使其更適合在資源有限的邊緣設備上運行。
自適應資源分配：實施自適應資源分配策略，根據實時的網絡狀況和用戶需求動態調整計算資源的分配，從而提高系統的整體性能和可擴展性。