Wireless network traffic disaggregation using Bayesian nonparametric techniques

Ford, Gabriel; Cargan, Rebecca; Ahmed, Ali; Rigney, Kevin; Berry, Christopher; Bucci, Donald J.; Kam, Moshe

doi:10.1109/ciss.2018.8362251

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“…Por sua vez, o Aprendizado de Máquina (Machine Learning ou ML) oferece suporte mesmo quando é necessário caracterizar ou inferir os estados do protocolo da camada de aplicac ¸ão por meio de fluxos diversos de tráfego de rede sem fio intercalados. Como pode ser visto em [Ford et al 2018]. Os trabalhos citados deixam claro os benefícios da utilizac ¸ão de técnicas de IA como auxiliar na gestão da rede de comunicac ¸ão.…”

Section: Trabalhos Relacionadosunclassified

Alocação de Recursos em Redes Sem Fio de Grande Porte por meio de Meta-Heurísticas e Predição da Carga de Usuários

Frank

Carnevale

Galletta

et al. 2022

Anais Do VI Workshop De Computação Urbana (CoUrb 2022)

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Com o aumento significativo de usuários móveis, a busca pelo gerenciamento de recursos tornou-se essencial. Essa gerência deve visar atender à cobertura do sinal, mas, principalmente, manter o Acordo de Nível de Serviço desejado, independentemente do número de usuários conectados. Assim, propomos a utilização de quatro modelos de predição aplicado ao número de usuários conectados em uma rede sem fio. A partir dessas previsões, os recursos de rede podem ser alocados adequadamente. Investigamos o uso de Otimização de Enxame de Partículas e Algoritmo Genético para hiperparametrizar um Perceptron Multicamadas e uma Árvore de Decisão. Avaliamos nossa proposta utilizando dados reais de rede sem fio com mais de 20 mil usuários. Como resultado, obtivemos uma precisão média de 94,80%, melhorando consideravelmente a utilização de recursos da rede e atendendo um nível de acordo de serviço de 95%.

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Section: Trabalhos Relacionadosunclassified