Análisis multidimensional del balance de flujo para optimizar los recursos y la eficiencia energética en las redes 5G...

Área de la Ciencia:

• Ingeniería de las telecomunicaciones
• Ciencias de la computación
• Optimización de la red

Sus antecedentes:

• La proliferación de dispositivos conectados requiere capacidades de comunicación y computación mejoradas en las redes 5G y 6G.
• Las soluciones existentes como Device-to-Device (D2D), Relay Servers y Mobile Edge Computing (MEC) tienen como objetivo abordar las demandas de baja latencia y alta computación.
• La optimización del consumo de energía es fundamental para el desarrollo y el funcionamiento sostenibles de la red.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de consumo de energía optimizado para las redes 5G y 6G.
• Investigar la eficacia del análisis multidimensional del equilibrio del flujo basado en restricciones (CBMDFBA) para la optimización de la energía.
• Comparar el método propuesto con las estrategias de asignación de recursos existentes.

Principales métodos:

• Utilizando el análisis de equilibrio de flujo multidimensional basado en restricciones (CBMDFBA) para la optimización de la ruta.
• Implementación de la descarga de tareas a los servidores de borde de relés (RES), los servidores de borde (ES) y los ayudantes móviles.
• Emplear el aprendizaje por refuerzo para optimizar la relación señal-ruido (SNR) y reducir la potencia de transmisión.

Principales resultados:

• El enfoque CBMDFBA propuesto logró reducciones significativas en el consumo de energía: 83,26% en comparación con QL-Munkres-TH, 86,01% en comparación con QL-Munkres-Dist y 88,34% en comparación con Max-Power.
• Indice de eficiencia energética y equidad evaluado, que demuestra un rendimiento superior.
• Los resultados de la simulación confirman la eficacia del algoritmo sobre los sistemas de referencia.

Conclusiones:

• El enfoque CBMDFBA ofrece una estrategia altamente efectiva para reducir el consumo total de energía en entornos de computación de borde móvil.
• El método demuestra un rendimiento del sistema y una eficiencia energética superiores a las técnicas tradicionales de asignación de recursos.
• Esta investigación contribuye al desarrollo de futuras redes inalámbricas más sostenibles y eficientes.