Alocação de recursos e posicionamento de funções virtualizadas em redes de acesso por rádio desagregadas

Abstract

A otimização do posicionamento das funções de rádio virtualizadas na rede de acesso sem fio é essencial para garantir o uso eficiente dos recursos, sendo um tema de pesquisa relevante em redes 5G e Pós-5G. Este estudo apresenta três abordagens para resolver esse problema no cenário de planejamento da rede e duas abordagens no cenário operacional da rede. Inclui um modelo de Programação Linear Inteira Mista (MILP), bem como métodos baseados em inteligência artificial, aprendizado de máquina e meta-heurística. Abordagens exatas servem como limites superiores ótimos, entretanto com baixa escalabilidade, enquanto métodos não exatos são eficientes computacionalmente e podem proporcionar soluções de alta qualidade. Destaca-se o agente de aprendizado por reforço profundo pela sua rápida convergência e capacidade de generalização, enquanto o algoritmo genético demonstra um tempo de processamento mais eficiente nos experimentos realizados. No entanto, a complexidade do problema aumenta consideravelmente no cenário operacional com demanda dinêmica na rede variando ao longo do tempo.