Adaptiva Mätstrategier för Optimering och Reglering av Nätverk

QC 20230915

Abstract

Femte generationens nätverk håller snabbt på att bli den nya standarden och dess teknologiska förmågor förväntas bereda väg för en avsevärt större variation av tjänster jämfört med fjärde generationens nätverk. För att se till att dessa tjänster kan samexistera och möta sina standardiserade krav måste nätverkens resurser provisioneras, hanteras och omkonfigureras på ett mycket mer komplext vis än tidigare. Det är därmed inte längre tillräckligt att välja en simpel, statisk plan för att samla den nödvändiga information som krävs för att ta beslut. Istället behöver man adaptivt, med hänsyn till nätversystemens dynamik, avväga mätningarnas kostnad i termer av effekt-, CPU- och bandbreddskonsumtion mot det värde som de medför. Den här sortens nätverksorkestrering är ett brett fält, och hur mätningarnas värde ska kvantifieras beror i hög grad på vilket optimeringsproblem som studeras. Således bemöter den här avhandlningen adaptiva mätplaner för ett antal väldefinerade optimeringsproblem. Avhandlingen tar formen av en sammanlänkning, där följandes en introduktion som beskriver bakgrund, syfte, problemformulering, metodologi och forskningsbidrag så presenterar vi varje problem separat genom de artiklar vi inlämnat till olika konferenser.

Först studerar vi optimal spektrumaccess för lågprioritetstjänster. Vi antar att nätverksregulatorn har begränsat med möjligheter att mäta spektrumanvändning innan den tillger som mest ett resursblock till tjänsten med lägre prioritet att skicka data på, och de här mätningarna har en känd kostnad. Vi studerar det här ramverket från perspektivet av flerarmade banditer med flera armdragningar per beslut, ett ramverk vi benämner förutsägande banditer (predictive bandits). Vi analyserar sådana banditer och visar en problemspecifik undre gräns på dess inlärningsförlust, samt designar en algorithm som presterar lika bra som denna gräns i den asymptotiska regimen. Vi studerar fallet där mätningarna är perfekta såväl som fallet där mätningarna har brus med känd storlek. Genom att studera ett syntetiskt simulerat problem av detta slag finner vi att vår algoritm presterar avsevärt bättre jämfört med en simplare riktmärkesstrategi.

Därefter studerar vi en variation av tillträdeskontroll, där en regulator måste välja en av ett antal betjänter att släppa in en ny tjänst till (om någon alls). Agenten vet ursprungligen inte vilka resurser som finns betjänterna tillgängliga, utan måste mäta detta med brusiga mätningar. Vi härmar tre vanligt använda tillträdesstrategier och studerar detta som ett bästa-arms identifieringsproblem, där en eller flera armar är "korrekta" (det vill säga, de armar som hade valts av tillträdesstrategin om den hade haft perfekt kännedom). Med det här ramverket analyserar vi varje strategi och visar undre gränser på antalet mätningar som krävs, och skapar algoritmer som möter dessa gränser. I simuleringar med syntetisk data visar vi att våra mätalgoritmer kan drastiskt reducera antalet mätningar som krävs jämfört med jämlika mätstrategier.

Slutligen studerar vi ett övervakningssystem där agenten måste upptäcka plötsliga förändringar i systemets beteende såsom förändringar i trafiken eller överräckningar mellan master, för att kunna agera därefter. Vi studerar detta med ramverket förändringsdetektion, men argumenterar att det klassiska ramverket är otillräckligt för att bemöta aspekter berörande fysisk tid (som fördröjning) samtidigt som den bemöter  mätningarnas kostnad. Vi presenterar därmed ett alternativt ramverk som frikopplar de två, vilket i sin tur kräver mer sostifikerade övervakningssystem. Vi visar, genom både teori och simulering med både syntetisk och experimentell data, att sådana adaptiva mätscheman kan förbättra mätfrekvensen jämfört med klassiska periodiska mätscheman, både kvalitativt och kvantitativt, utan att förlora klassiska optimalitetsgarantier såsom det på antalet mätningar som behövs när förändringen har skett. 

urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-336602