Radioaccess network (RAN) slicing är en effektiv metod för att dynamiskt fördela nätverksresurser i 5G networks. En av de största utmaningarna med RAN-slicing är att det bevisligen är ett NP-Hard-problem. Därför designar vi nästan optimala lågkomplexitetsalgoritmer för RAN-slicing. För det första modellerar vi skärproblemet som ett trängselspel, och visar att ett sådant spel medger en unik Nash jämvikt (NE). Sedan utvärderar vi priset på Anarchy (PoA) av NE, dvs. effektiviteten av NE jämfört med den sociala optimal, och visar att PoA är övre gränsen med 3/2. Därefter föreslår vi två helt distribuerade algoritmer som tydligt konvergerar till den unika NE utan att avslöja sekretesskänsliga parametrar från skivor hyresgäster. Dessutom inför vi en adaptiv prissättningsmekanism för trådlösa resurser för att förbättra nätägarens vinst. Vi utvärderar prestandan hos våra algoritmer genom simuleringar och en experimentell testbädd utplacerad på Amazon EC2-molnet, båda baserade på en verklig uppsättning av basstationer från OpenCellID-projektet. Resultaten visar att våra algoritmer snabbt konvergerar till NE och uppnår nära optimal prestanda, medan vår prissättningsmekanism effektivt förbättrar vinsten för nätverksägaren.
I REF, D'Oro et al. konstruerade en nästan optimal lågkomplexitet distribuerad algoritm för att lösa problemet med RAN-slicing, som modellerades som ett trängselspel.
Low-Complexity Distributed Radio Access Network Slicing: Algorithms and Experimental Results
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}