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针对无线接入网络切片虚拟资源分配优化问题,该文提出基于受限马尔可夫决策过程(CMDP)的网络切片自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法在非正交多址接入(NOMA)系统中以用户中断概率和切片队列积压为约束,切片的总速率作为回报,运用受限马尔可夫决策过程理论构建资源自适应问题的动态优化模型;其次定义后决策状态,规避最优值函数中的期望运算;进一步地,针对马尔科夫决策过程(MDP)的“维度灾难”问题,基于近似动态规划理论,定义关于分配行为的基函数,替代决策后状态空间,减少计算维度;最后设计了一种自适应虚拟资源分配算法,通过与外部环境的不断交互学习,动态调整资源分配策略,优化切片性能。仿真结果表明,该算法可以较好地提高系统的性能,满足切片的服务需求。 相似文献
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该文针对无线虚拟化网络中业务的不确定和信息反馈的时延而引起虚拟资源分配不合理,提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)预测的在线自适应虚拟资源分配算法。首先,该算法以保障虚拟网络队列上溢概率为目标对时频资源和缓存资源进行联合分配,并建立虚拟网络总成本最小化的理论分析模型。其次,考虑到虚拟网络对不同资源差异化的应用需求,设计了一种多时间尺度的资源动态调度机制,在长周期上基于ARMA模型的预测信息实现缓存资源的预留策略,在短周期上基于利用大偏差原理推导的队列上溢概率对虚拟网络优先级排序,并根据确定的优先级动态调度时频资源,从而满足各虚拟网络的业务需求。仿真结果表明,该算法可有效降低比特丢失率,同时提升物理资源的利用率。
相似文献4.
为提高网络部署的灵活性,保障多样化虚拟网络的需求,针对无线自回传网络场景提出一种基于Lyapunov的虚拟资源分配策略.联合考虑系统稳定性、虚拟网络最小速率需求和小蜂窝回传容量限制,对无线接入资源和回传带宽进行联合分配,建立虚拟网络效用最大化模型;其次,运用Lyapunov优化理论设计了一种基于当前信道状态和队列状态的实时调度算法;最后,通过拉格朗日对偶算法和基于相似度随机变异的粒子群算法进行迭代求解.仿真结果表明,该方案可在保证系统队列稳定性的同时提高无线虚拟网络的平均总收益. 相似文献
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