إطار عمل مُحسِّن متعدد الأهداف تكيفي لشبكات إنترنت الأشياء المُمكّنة بتقنية الجيل الخامس: تعزيز الأداء وكفاءة الطاقة في بيئات التطبيقات الذكية

الملخص

يهدف التكامل بين شبكات الجيل الخامس (5G) وإنترنت الأشياء (IoT) إلى إحداث ثورة في بيئات التطبيقات الذكية، مثل المدن الذكية والأتمتة الصناعية. ومع ذلك، فإن هذا التكامل يطرح تحديات كبيرة، في المقام الأول التضارب بين متطلبات زيادة أداء الشبكة (مثل معدل نقل البيانات وزمن التأخير) وتقليل استهلاك الطاقة، والذي من المتوقع أن يرتفع بشكل كبير مع عمليات النشر عالية الكثافة. تقترح هذه الورقة إطار عمل جديد للتحسين التكيفي متعدد الأهداف (AMOO) مصمم لمعالجة هذه المفاضلة في شبكات إنترنت الأشياء التي تدعم الجيل الخامس. يستفيد إطار العمل من التعلم الآلي للتكيف ديناميكيًا مع استراتيجيات التحسين بناءً على ظروف الشبكة وأنماط حركة المرور في الوقت الفعلي. نقوم بصياغة مشكلة متعددة الأهداف لتحسين كفاءة الطيف (SE)وكفاءة الطاقة (EE) في وقت واحد. جوهر إطار العمل لدينا هو خوارزمية جينية غير مهيمنة معززة بالذكاء الاصطناعي (AI-NSGA)، والتي تستكشف بذكاء مساحة الحلول لتخصيص الموارد، بما في ذلك التحكم في الطاقة وتفعيل الخلايا الصغيرة. تُظهر نتائج المحاكاة، التي تم نمذجتها في بيئة (MATLAB) أن إطار عمل المقترح (AMOO) يحقق واجهة باريتو متفوقة مقارنة بالتحسين الثابت والنهج أحادية الهدف. ويصاحب ذلك توفير كبير في الطاقة يصل إلى 25٪ في سيناريوهاتنا مع الحفاظ على مستويات عالية من جودة الخدمة (QoS) مما يوفر حلاً قابلاً للتطوير وفعالاً للمدن الذكية المستدامة ونشر إنترنت الأشياء الصناعية (IoT).