オープン無線アクセスネットワークにおけるプロアクティブおよびダイナミックコンピューティングリソース割当のための進化的最適化【JST・京大機械翻訳】

Ruan Gan; Minku Leandro L.; Xu Zhao; Yao Xin

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202202301083668 整理番号：22P0026598

オープン無線アクセスネットワークにおけるプロアクティブおよびダイナミックコンピューティングリソース割当のための進化的最適化【JST・京大機械翻訳】

Evolutionary Optimization for Proactive and Dynamic Computing Resource Allocation in Open Radio Access Network

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発行年： 2022年01月12日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月12日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

インテリジェント技術は,コンピューティング資源を節約して,それらの利用比率を増やして,遅れを減少するために,オープンラジオアクセスネットワーク(O-RAN)におけるコンピューティング資源の自動配置を達成するために,緊急であった。しかし,この資源配分問題を解くための既存の問題定式化は,不適切な方法で資源の容量ユーティリティを定義し,多くの遅延を引き起こす傾向があるので,不適当である。さらに,既存の問題は, greedy欲探索に基づいて解決するだけであり,それは,それが局所最適に陥ることができないので,理想的でない。これらを考慮して,問題をよりよく記述する新しい定式化を提案した。さらに,よく知られたグローバル探索メタヒューリスティックアプローチとして,進化的アルゴリズム(EA)を,新しい問題解決のために調整し,資源割り当て方式を見つけ,トラフィックデータを処理するための計算資源を積極的に動的に展開する。いくつかの実世界データセットおよび実世界データセットを超えるより特性のある新しく生成された人工データセットについて行われた実験的研究は,異なるパラメータ設定の下で,ベースライン greedy欲アルゴリズムに対して顕著な優位性を示した。さらに,異なるアルゴリズム選択の影響を示すために,提案したEAと2つの変異体を比較するために,実験的研究を行った。【JST・京大機械翻訳】

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無線通信一般 , 移動通信

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