伴随着气候与能源问题的日益严重,通信网络中的能效问题得到了前所未有的关注,绿色网络也随之不断发展。其中,小区动态开关技术作为绿色网络中的关键技术在第四代（4G）移动网络中已经被广泛地研究应用。但是随着第五代（5G）移动网络时代的到来,小区动态开关技术面临了更多新的挑战。如今,超密集异构网络（Heterogeneous Ultra-Dense Networks,H-UDNs）已经应用于 5G 移动网络,然而大量的基站在提高通信速率与覆盖率的同时,也带来了更加巨大的能量消耗,网络资源也将更难被充分地利用。然而,5G中一些新兴的技术和一些新的研究方法也为绿色网络的发展带来了许多新的思路。本文针对5G网络的特点,对基于小区动态开关技术的绿色网络展开了研究。本文利用机器学习中的Q学习将小区睡眠技术与小区均衡负载技术相结合,实现了小区负载的动态调节,来提高网络能效或改善吞吐量。同时将小区睡眠技术与5G网络中的设备到设备（Device-to-Device,D2D）通信相结合,进一步提高了小区的能效与覆盖率。本文主要工作包括:提出了超密集网络中的小小区负载动态调节算法。通过应用Q学习来设计小小区基站有效的卸载策略,这些策略可以将小区睡眠技术与负载均衡技术相结合,来提高通信网络的能效与吞吐量。基于所提出的算法,超密集异构网络可以调整小小区的流量负载来关闭某些冗余基站或对重负载基站和轻负载基站的负载进行均衡调节。仿真结果表明,所提出的算法可以在网络负载较轻的情况下,关闭冗余基站降低网络能耗,在网络负载较重的情况下对网络负载进行均衡调节,提高网络吞吐量。在本文中,还提出了基于D2D簇通信的小区睡眠策略。首先,本文通过求解与D2D簇头通信的用户数目的最大化问题来推导出最佳的D2D簇头密度。然后,本文通过考虑接收信号强度和用户的信干噪比两个因素来进一步选择最佳的D2D簇头。在选择出最佳的D2D簇头之后,本文将小区睡眠算法与D2D簇通信相结合,通过调整轻载基站的负载并将它们切换到睡眠模式来提高能效。仿真结果表明,本文提出的小区睡眠策略不仅降低了网络能耗,同时还进一步提高了网络的用户覆盖率。综上所述,本文通过将小区睡眠技术与机器学习算法和D2D通信技术相结合,来研究在5G网络中的小区睡眠技术的应用,实现了5G网络中小区的负载调节以及能效优化。利用仿真来对所提出的算法进行评估,结果表明所提出的算法不仅降低了网络的能耗,网络吞吐量与覆盖范围也得到了进一步优化。