Mit der Popularisierung des mobilen Internets und der breiten Verbreitung mobiler Geräte nehmen der Datenverkehr und die Anzahl der Nutzer im mobilen Kommunikationsnetz immer weiter zu. Um die Leistung und Effizienz des Netzwerks zu verbessern, ist das mobile Edge-Computing-Ressourcenmanagement basierend auf der Vorhersage von Benutzerbewegungen zu einer Forschungsrichtung geworden, die viel Aufmerksamkeit erregt hat. In diesem Artikel wird die Verwendung von MATLAB zur Simulation des Papieralgorithmus vorgestellt, um die Forschung zum mobilen Edge-Computing- Ressourcenmanagement basierend auf der Vorhersage von Benutzerbewegungen zu realisieren.
Mobile Edge Computing ist eine Technologie, die Rechen- und Speicherressourcen an den Rand des Netzwerks verlagert, wodurch Datenübertragungs- und Rechenverzögerungen minimiert und dadurch die Netzwerkleistung und -effizienz verbessert werden können. Das mobile Edge-Computing-Ressourcenmanagement basierend auf der Vorhersage von Benutzerbewegungen stellt einen weiteren Schritt auf dieser Basis dar. Durch die Analyse des Bewegungsverlaufs und -verhaltens des Benutzers können die zukünftige Bewegungsrichtung und der Datenverkehrsbedarf des Benutzers vorhergesagt werden, um so die entsprechende Edge-Computing-Ressource voranzutreiben Verwaltung. Ressourcen werden auf den Knoten vorbereitet, um Benutzern ein besseres Serviceerlebnis zu bieten.
Die Algorithmussimulation in MATLAB kann das Prinzip und die Wirkung des Algorithmus intuitiver darstellen und Parameter einfach anpassen und optimieren. In diesem Artikel wird die Verwendung von MATLAB vorgestellt, um den Simulationsprozess des Ressourcenverwaltungsalgorithmus für mobiles Edge-Computing basierend auf der Vorhersage der Benutzerbewegung zu realisieren.
Zunächst müssen wir den Datenverkehr und Benutzerstandortinformationen im Mobilkommunikationsnetzwerk sammeln und mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen das historische Verhalten des Benutzers analysieren und vorhersagen. Zu den häufig verwendeten Algorithmen für maschinelles Lernen gehören Entscheidungsbäume, Support-Vektor-Maschinen, neuronale Netze usw. Durch die Analyse und Vorhersage des historischen Verhaltens des Benutzers können wir die mobile Richtung und den Datenverkehrsbedarf jedes Benutzers in der Zukunft ermitteln und so eine Grundlage für die anschließende Verwaltung mobiler Edge-Computing-Ressourcen bereitstellen.
Als nächstes müssen wir die Ressourcen auf den entsprechenden Edge-Computing-Knoten im Voraus entsprechend der zukünftigen mobilen Richtung und den Datenverkehrsanforderungen des Benutzers vorbereiten, um den Benutzern ein besseres Serviceerlebnis zu bieten. In MATLAB können wir Tools wie Simulink verwenden, um die Simulation des Ressourcenmanagements für mobiles Edge-Computing zu realisieren. Insbesondere können wir jeden Knoten und jedes Gerät im Mobilkommunikationsnetzwerk in Module abstrahieren und dann Mechanismen wie Zustandsmaschinen verwenden, um die Ressourcenverwaltung und -planung in verschiedenen Zuständen zu realisieren. Wenn ein Benutzer beispielsweise einen neuen Bereich betritt, kann der Edge-Computing-Knoten entsprechende Ressourcen entsprechend der zukünftigen Bewegungsrichtung und dem Datenverkehrsbedarf des Benutzers im Voraus vorbereiten, um Benutzern ein besseres Serviceerlebnis zu bieten.
Schließlich können wir durch die Analyse und den Vergleich der Simulationsergebnisse die Leistung und Effizienz verschiedener Algorithmen und Parameter bewerten und diese optimieren und anpassen. Beispielsweise können wir die Performance-Indikator-Toolbox in MATLAB verwenden, um die Simulationsergebnisse auszuwerten und zu analysieren, die Leistung und Effizienz unter verschiedenen Algorithmen und Parametern zu vergleichen und sie zu optimieren und anzupassen.
Dieser Artikel wurde von mdnice multi-platform veröffentlicht