Published January 1, 2016
| Version v1
Publication
Open
Resource Management for Rate Maximization with QoE Provisioning in Wireless Networks
Creators
- 1. Universidade Federal do Ceará
- 2. Instituto Federal do Ceará
Description
In this work, we study the problem of allocating resources in a multi-service cellular network aiming at maximizing the total system rate while providing suitable Quality of Experience (QoE) to the network users.In our formulation, we try to satisfy at least a certain number of users per service plan, which is an important constraint from the mobile network operators' perspective.We manage to reformulate this nonlinear optimization problem as an Integer Linear Problem (ILP), that can be solved by standard methods.However, due to the exponentially high complexity to solve large instances of this problem, we propose and evaluate a suboptimal algorithm with a much lower complexity, called Rate Maximization under Experience Constraints (RMEC), whose main idea is to divide the problem into three smaller subproblems with reduced complexity.By means of computational simulations, we show that our proposed algorithm presents a near optimal performance and outperforms the state-of-art solution of the literature.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
في هذا العمل، ندرس مشكلة تخصيص الموارد في شبكة خلوية متعددة الخدمات تهدف إلى تعظيم إجمالي معدل النظام مع توفير جودة تجربة مناسبة لمستخدمي الشبكة. في صياغتنا، نحاول إرضاء عدد معين على الأقل من المستخدمين لكل خطة خدمة، وهو قيد مهم من وجهة نظر مشغلي شبكات الهاتف المحمول. نحن قادرون على إعادة صياغة مشكلة التحسين غير الخطية هذه كمشكلة خطية صحيحة (ILP)، والتي يمكن حلها بالطرق القياسية. ومع ذلك، نظرًا للتعقيد الكبير بشكل كبير لحل الحالات الكبيرة لهذه المشكلة، فإننا نقترح ونقيم خوارزمية دون المستوى الأمثل مع تعقيد أقل بكثير، تسمى تعظيم المعدل في ظل قيود الخبرة (RMEC)، والتي تتمثل فكرتها الرئيسية في تقسيم المشكلة إلى ثلاث مشاكل فرعية أصغر مع تقليل التعقيد. من خلال وسائل المحاكاة الحسابية، نوضح أن خوارزميتنا المقترحة تقدم أداءً شبه مثالي وتتفوق على أحدث حلول الأدبيات.Translated Description (French)
Dans ce travail, nous étudions le problème de l'allocation de ressources dans un réseau cellulaire multiservices visant à maximiser le débit total du système tout en fournissant une qualité d'expérience (QoE) appropriée aux utilisateurs du réseau. Dans notre formulation, nous essayons de satisfaire au moins un certain nombre d'utilisateurs par plan de service, ce qui est une contrainte importante du point de vue des opérateurs de réseau mobile. Nous parvenons à reformuler ce problème d'optimisation non linéaire en un problème linéaire entier (ILP), qui peut être résolu par des méthodes standard. Cependant, en raison de la complexité exponentiellement élevée pour résoudre de grands cas de ce problème, nous proposons et évaluons un algorithme sous-optimal avec une complexité beaucoup plus faible, appelé Maximisation du taux sous contraintes d'expérience (RMEC), dont l'idée principale est de diviser le problème en trois sous-problèmes plus petits avec une complexité réduite. Par des moyens de simulations computationnelles, nous montrons que notre algorithme proposé présente une performance presque optimale et surpasse la solution de pointe de la littérature.Translated Description (Spanish)
En este trabajo, estudiamos el problema de asignar recursos en una red celular multiservicio con el objetivo de maximizar la tasa total del sistema y al mismo tiempo proporcionar una Calidad de Experiencia (QoE) adecuada a los usuarios de la red. En nuestra formulación, tratamos de satisfacer al menos un cierto número de usuarios por plan de servicio, lo cual es una restricción importante desde la perspectiva de los operadores de redes móviles. Logramos reformular este problema de optimización no lineal como un Problema Lineal Entero (ILP), que puede resolverse mediante métodos estándar. Sin embargo, debido a la complejidad exponencialmente alta para resolver grandes instancias de este problema, proponemos y evaluamos un algoritmo subóptimo con una complejidad mucho menor, llamado Maximización de Tarifas bajo Restricciones de Experiencia (RMEC), cuya idea principal es dividir el problema en tres subproblemas más pequeños con complejidad reducida. Por medio de simulaciones computacionales, mostramos que nuestro algoritmo propuesto presenta un rendimiento casi óptimo y supera la solución de vanguardia de la literatura.Files
302.pdf
Files
(965.3 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:5739360e868d73a0ece21609a998ea3d
|
965.3 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- إدارة الموارد لتعظيم المعدل مع توفير جودة البيئة في الشبكات اللاسلكية
- Translated title (French)
- Gestion des ressources pour la maximisation du taux avec le provisionnement QoE dans les réseaux sans fil
- Translated title (Spanish)
- Gestión de recursos para la maximización de la tasa con aprovisionamiento de QoE en redes inalámbricas
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2547892919
- DOI
- 10.14209/jcis.2016.25
References
- https://openalex.org/W1498320273
- https://openalex.org/W1970200030
- https://openalex.org/W1973666842
- https://openalex.org/W1973977831
- https://openalex.org/W1978264569
- https://openalex.org/W1989809547
- https://openalex.org/W1992298983
- https://openalex.org/W2014369282
- https://openalex.org/W2020267722
- https://openalex.org/W2022359415
- https://openalex.org/W2025055035
- https://openalex.org/W2027350700
- https://openalex.org/W2029444866
- https://openalex.org/W2030834503
- https://openalex.org/W2032909238
- https://openalex.org/W2035062775
- https://openalex.org/W2037830616
- https://openalex.org/W2038746581
- https://openalex.org/W2047387724
- https://openalex.org/W2052190282
- https://openalex.org/W2052632509
- https://openalex.org/W2054692642
- https://openalex.org/W2063543800
- https://openalex.org/W2074128438
- https://openalex.org/W2074702012
- https://openalex.org/W2075149513
- https://openalex.org/W2121308898
- https://openalex.org/W2131955292
- https://openalex.org/W2133148617
- https://openalex.org/W2134339267
- https://openalex.org/W2158979704
- https://openalex.org/W2171681635
- https://openalex.org/W2222512263