Joint Placement and Allocation of VNF Nodes with Budget and Capacity Constraints
随着网络功能虚拟化（NFV）的出现，传统上在专有专用硬件上运行的网络服务现在可以使用托管在通用商品硬件上的虚拟网络功能（VNF）来实现。这种新的网络范例为互联网服务提供商（ISP）提供了极大的灵活性，以便有效地运营其网络（收集网络统计数据、执行管理策略等）。然而，引入NFV需要投资以在某些网络节点（称为VNF节点）处部署VNF，这必须考虑诸如部署预算和VNF节点容量的实际约束。为此，重要的是设计联合VNF节点放置和容量分配算法，其可以最大化由VNF节点完全处理的网络流的总量，同时尊重这种实际约束。与大多数以前的工作，往往忽略了预算约束或能力约束，我们明确考虑这两个。我们证明，这些约束的会计介绍了几个新的挑战。具体地说，我们证明了所研究的问题不仅是NP-难的，而且也是非子模的。为了解决这些挑战，我们引入了一种新的松弛方法，使放松放置子问题的目标函数成为submodular。利用这个有用的子模块的属性，我们提出了两个算法，实现了近似比$\frac{1}{2}(1-1/e)$和$\frac{1}{3}(1-1/e)$为原来的非放松的问题，分别。最后，我们证实了所提出的算法的有效性，通过广泛的评估，使用跟踪驱动的模拟。
2022-01-20 cs.DS cs.NI
Spectrum Allocation in Two-Tier Networks
包括覆盖有较短距离热点（例如，毫微微小区、分布式天线或有线中继）的常规蜂窝网络的双层网络提供了经济上可行的方式来提高蜂窝系统容量。这种网络的容量限制因素是干扰。宏小区和毫微微小区之间的跨层干扰可能由于远近问题而窒息容量，因此在实践中热点应该使用与潜在附近的高功率宏小区用户不同的频率信道。即使在传统蜂窝网络中也是困难且低效的集中式或协调式频率规划在两层网络中几乎是不可能的。针对采用频分多址（包括OFDMA）的两层网络，提出并分析了一种最优的分散频谱分配策略。建议的分配是最佳的面积频谱效率（ASE），并受到一个明智的服务质量（QoS）的要求，这保证了宏小区和毫微微小区用户达到至少一个规定的数据率。结果表明，这种分配的QoS要求，热点密度和同信道干扰的宏小区和周围的毫微微蜂窝基站的依赖。这一结果的设计解释。
2008-11-24 cs.NI
Service Capacity Enhanced Task Offloading and Resource Allocation in Multi-Server Edge Computing Environment
边缘计算环境具有多个边缘服务器和多个服务客户端。在这种环境中，移动服务提供商可以将客户端侧计算任务从服务客户端的设备卸载到边缘服务器上，以减少客户端所经历的服务延迟和功耗。尚未妥善解决的一个关键问题是如何分配边缘计算资源以实现两个优化目标：1）最小化由服务延迟和服务客户端所经历的功耗衡量的服务成本;以及2）最大化由可以长期卸载其计算任务的服务客户端的数量衡量的服务容量。本文将这一长期问题归结为一个随机优化问题，并采用基于李雅普诺夫优化的在线算法求解。这个NP难问题被分解成三个子问题，然后用一套技术来解决。实验结果表明，我们的方法显着优于两个基线方法。
2019-03-12 cs.DC cs.NI
Resource Allocation and Sharing for UAV-Assisted Integrated TN-NTN with Multi-Connectivity
Kyung Hee University（庆熙大学）；ID Lab, Ghent University（根特大学 ID 实验室）；National University of Sciences and Technology, Balochistan Campus, Pakistan（巴基斯坦国立科学与技术大学博洛奇斯坦校区）；Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT), University of Luxembourg（卢森堡大学安全、可靠性与信任跨学科中心）
本文提出两种算法，用于在集成TN-NTN环境中优化无人机的资源分配，以确保可靠连接和公平性。
2026-01-26 cs.NI
Distributed resource allocation in cognitive radio networks with a game learning approach to improve aggregate system capacity
本文提出基于非合作博弈与无悔学习算法的分布式信道与功率分配方案，在物理干扰模型下有效提升了认知无线电网络的系统总容量。
2025-01-28 cs.NI
Resource Allocation and Power Control in Cooperative Small Cell Networks in Frequency Selective Channels with Backhaul Constraint
基于正交频分复用，在具有有限回程容量的协作多用户下行链路小小区网络中，针对比例公平性最大化，解决了联合资源分配（RA）、用户关联（UA）和功率控制（PC）问题。以前的研究已经放松了每资源块（RB）RA和UA问题的连续优化问题的基础上，长期的信号噪声比，因为原来的问题是一个组合NP-难问题。我们解决了原来的每RB RA和UA的问题，以获得一个接近最优的解决方案，可行的复杂性。我们发现，传统的对偶问题的方法RA不能找到满足传统的KKT条件的解决方案。然而，受对偶问题方法的启发，我们推导出所考虑的RA，UA和PC问题的一阶最优性条件，并提出了一种序列优化方法来寻找解决方案。整个方案可以实现可行的复杂性，即使有大量的系统参数。数值结果表明，在低回程容量时，该算法的公平性接近其外边界，且回程容量不受限制;在高回程容量时，该算法的公平性接近精心设计的遗传算法的公平性，且遗传算法具有多代但没有回程约束.
2018-08-12 cs.NI
Link Capacity Distributions and Optimal Capacities for Competent Network Performance
这项工作解决的问题，评估最佳链路容量的分组流网络的拥塞最小化的目标。我们提出了一个简单的网络中的数据包流模型，并提出了一种数值方法来评估数据包流的概率质量函数在任意边缘的网络给定的路由算法和流量率。我们进一步讨论了在每个边缘分配最佳容量的技术，以实现所需的最小化拥塞，并讨论相关的权衡。我们的框架是建立在泊松流量的假设，但数值方法适合任何一般分布的数据包流入。最后，我们定义了链路容量分配的全局性能指标，并讨论了网络结构对容量分配和性能的影响。
2020-02-06 cs.NI
Edge computing server placement with capacitated location allocation
边缘计算基础设施的部署需要仔细放置边缘服务器，旨在改善应用程序的延迟并减少机会主义物联网系统中的数据传输负载。在边缘服务器布局中，重要的是要考虑边缘服务器和底层骨干网络拓扑的计算能力、可用部署预算和硬件要求。在本文中，我们彻底调查了边缘服务器布局的现有文献，确定了差距，并提出了一套广泛的参数要考虑。然后，我们开发了一种新的算法，称为PACK，作为一个容量限制的位置分配问题的服务器放置。PACK最大限度地减少了服务器与其相关接入点之间的距离，同时考虑了负载均衡的容量限制，并支持服务器之间的工作负载共享。此外，PACK还考虑了诸如优先位置和可靠性等实际问题。我们在两个不同的场景中评估该算法：一个是一般用于边缘计算的高容量服务器，另一个是用于雾计算的低容量服务器。评估是用在真实网络中收集的数据集进行的，该网络由城市区域内密集和稀疏部署的接入点组成。由此产生的算法和相关工具作为开源软件公开提供。
2021-05-10 cs.NI
Antenna, Spectrum and Capacity trade-off for Cloud-RAN Massive Distributed MIMO over Next Generation PONs
我们提出了一种成本最优的天线与频谱资源分配策略，用于下一代PON上的移动5G MD-MIMO。比较波长重叠和共享波长方法，分离PHY导致具有比前传更高的移动容量的解决方案。
2016-12-13 cs.NI
Variance Based Scheduling Algorithm with Relay Selection and Resource Allocation in Cooperative OFDMA Networks
如今，若干标准的无线电接口利用诸如OFDMA的先进技术和诸如中继的扩展技术来增强。随着下一代无线通信技术的发展，调度问题变得更加重要和具有挑战性。在我们的工作中，我们的目标是最大限度地提高整个系统的容量，同时选择最合适的中继站之间的用户和中继站之间的公平性约束，提出了一个基于间隙的调度。该模型考虑了信道状态信息和两跳链路的不均衡速率容量。仿真结果表明，我们的方法在公平性和整体系统性能的有效性。
2013-10-23 cs.NI
Transport Capacity Optimization for Resource Allocation in Tera-IoT Networks
提出了一种新的自适应资源优化策略，该策略在多设备太赫兹（THz）频段物联网（Tera-IoT）网络中联合分配子窗口和发射功率。与以往的研究主要集中在最大化的总和距离，我们将速率和传输距离纳入我们的问题制定的目标函数与太赫兹波段的关键特征，包括扩展和分子吸收损耗。更具体地说，作为Tera-IoT网络的性能指标，我们采用传输容量（TC），它被定义为所有用户的速率距离乘积之和。该指标已在大规模自组织网络中广泛采用，也适用于评估各种Tera-IoT应用的性能。然后，我们制定了一个优化问题，旨在最大限度地提高TC。此外，由于太赫兹波段的高路径损耗，传输距离是非常有限的重要性，我们的优化问题扩展到分配子窗口，发射功率和传输距离的情况下。我们展示了如何通过一个有效的两阶段资源分配策略来解决我们的问题。我们通过对大规模Tera-IoT网络的各种环境设置进行密集的数值评估，证明了我们的自适应解决方案优于基准方法。
2022-01-29 cs.DC cs.IT cs.MA
On Oligopoly Spectrum Allocation Game in Cognitive Radio Networks with Capacity Constraints
动态频谱共享是未来无线网络中提高频谱利用率的一项重要技术。灵活的频谱管理为授权主用户和未授权次用户提供了新的机会，以有效地重新分配频谱资源。在本文中，我们提出了一个寡头垄断的动态频谱分配的定价框架，其中的主要用户出售多余的频谱给次要用户的货币回报。我们提出了两种方法，严格的约束（类型I）和QoS惩罚（类型II），模拟的现实情况下，主用户有有限的容量。在严格约束条件下的寡头垄断模型中，提出了一种低复杂度的搜索方法来求解纳什均衡，并证明了其唯一性。当减少到一个双头垄断的游戏，我们分析了领导者，跟随者的定价策略中的有趣的差距。在基于QoS惩罚的寡头垄断模型中，提出了一种新的变量变换方法，得到了唯一的纳什均衡。在市场信息有限的情况下，基于最佳反应函数（BRF）和有限理性（BR）原则，提出了双寡头垄断主用户价格调整的近视最优算法“BRTBEST”、“BRTBR”和“QoSBEST”.数值结果验证了我们分析的有效性，并证明了快速收敛到纳什均衡的“最优”以及“QoSBEST”。对于“AdmartBR”算法，我们揭示了响应于学习率的动态价格适应的混沌行为。
2009-06-16 cs.GT cs.NI
Learning Hierarchical Resource Allocation and Multi-agent Coordination of 5G mobile IAB Nodes
我们考虑一个动态的毫米波网络集成接入和回程，移动中继节点移动到自动重新配置的无线回程。具体来说，我们专注于带内中继网络，进行接入和回程链路在同一频带上的同信道干扰的严重限制。在此背景下，我们共同研究动态中继节点定位，用户关联，回程容量分配的复杂问题。为了解决这个问题，有限的复杂性，我们采用了一个分层的多智能体强化与两级结构。高级策略动态地协调移动中继节点，为低级策略定义回程配置，低级策略联合地将用户设备分配给每个中继并相应地分配回程容量。由此产生的解决方案自动适应接入和回程网络的用户数量的变化，流量分布，和信道的变化。数值结果表明，我们提出的解决方案的分层学习过程的收敛性方面的有效性。与基线方法相比，它还提供了显着的回程容量和网络总速率增加（高达3.5倍）。
2023-02-15 cs.MA cs.NI
Adaptive Two-Level Allocation of a Conserved Capacity Budget Across Locations and Service Classes
该研究针对需求不均且可能超供给的场景，提出跨位置与服务类的自适应两级容量分配算法，在CDN防御流量攻击的评估中表现优异，还揭示了竞争场景下吞吐量最大化目标的缺陷及类间借用的价值。
2026-08-11 cs.AI cs.CR cs.NI
Resource allocation using SPA based on different cost functions in elastic optical networks
弹性光网络中的路由、调制和频谱分配是一个旨在提高网络容量的问题。许多算法如最短路径算法可以作为该问题的路由部分。这些算法的效率部分取决于如何定义每个链路上的成本。在这项研究中，我们考虑了几个基本的成本，并比较它们对网络容量的影响。特别地，评估和比较静态成本和动态成本;对于动态场景，与静态场景相比，添加至少一个附加因素，例如，可以是链路的使用。我们进一步考虑了一个新的因素，这是基于在给定的时间在任何给定的链接容纳的信号的概率。结果表明，其中，最短路径算法提供了最小的阻塞概率时，成本是一个组合的链路长度和上述的可能性/使用的链路。
2019-09-10 cs.NI
A Novel Power Allocation Scheme for Two-User GMAC with Finite Input Constellations
最近已经报道了两个用户高斯多址接入信道（GMAC）的星座约束（CC）容量区域，其中示出了两个用户的星座之间的适当旋转角度以扩大CC容量区域。我们将这样的方案称为星座旋转（CR）方案。在本文中，我们提出了一种新的方案，称为星座功率分配（CPA）计划，其中的瞬时发射功率的两个用户是不同的，通过保持他们的平均功率约束。我们表明，CPA方案提供CC总和容量等于（在低SNR值）或接近（在高SNR值）的CR方案所提供的QAM星座的解码复杂度降低。我们研究了CPA方案对信道中随机相位偏移和两个用户的平均功率约束不相等的鲁棒性。随着随机相位偏移的信道中，我们表明，由CPA计划提供的CC和容量是比CR计划在高SNR值。与不等的平均功率约束，我们表明，CPA计划提供了最大的增益时，功率电平接近，和优势随着功率差的增加而减小。
2012-11-12 cs.IT cs.NI math.IT
HetMEC: Latency-optimal Task Assignment and Resource Allocation for Heterogeneous Mobile Edge Computing
由于对边缘设备（ED）的低延迟服务的巨大需求，已经提出了移动边缘计算（MEC）以实现无线电接入网络边缘处的计算能力。然而，传统的MEC服务器具有诸如有限的计算能力、阻止及时处理计算密集型任务的缺点。为了缓解这个问题，我们提出了异构MEC（HetMEC），其中不能在边缘及时处理的数据被允许卸载到上层MEC服务器，并最终卸载到具有更强大计算能力的云中心（CC）。我们设计的延迟最小化算法，共同协调的任务分配，计算和传输资源之间的ED，多层MEC服务器，和CC。仿真结果表明，我们提出的算法可以实现更低的延迟和更高的处理速率比传统的MEC方案。
2019-01-27 cs.NI eess.SP
Dynamic Bandwidth Allocation in Small-Cell Networks: An Economics Approach
我们提出并实验证明了一种带宽分配方法的基础上的频谱效率的用户之间的比较优势，在一个多音小小区无线电接入系统与频率选择性衰落信道。该方法通过对接收端测量的频谱的比较优势进行排序来分配频率资源。它提高了接入系统的整体频谱效率，具有低实现复杂度并且独立于功率负载。在一个两用户的无线传输实验中，我们观察到高达23.1%的平均容量提高，通过使用所提出的方法。
2019-09-18 cs.IT cs.NI eess.SP
