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1.
采用模糊逻辑和神经网络技术进行异构无线网络接入选择的方法未合理考虑网络负载状况,为此提出一种对网络负载具有很好动态适应性的基于粒子群优化(PSO)模糊神经元的接入选择方法. 该方法将可接入网络的接入阻塞率相等作为模糊神经元参数学习的目标,并结合具有全局寻优能力的PSO算法设定参数初值,提高了参数学习精度. 仿真结果表明,该方法能有效实现网络间负载均衡,相对于最大负载均衡算法可降低网络的接入阻塞率.  相似文献
2.
针对异构无线网络基于负载均衡的接入选择算法判决因素不够全面的问题,提出了一种基于多目标决策(Multi-objective decision making,MODM)的接入选择算法。该算法在满足多因素判决、动态适用性的基础上,采用五级标度法和信息熵法确定接入判决指标的主、客观权重,并通过最小二乘法对主、客观权重进行折中选择,判决过程兼顾了网络状态和用户偏好,提高了判决准确性和实用性。仿真结果表明:该算法相对于负载均衡算法,降低了分组业务阻塞率和丢包率,提高了用户满意度。  相似文献
3.
移动边缘计算有助于实现第五代移动通信(5G)新业务超低时延、高能效、超高可靠和超高连接密度的需求,是未来5G通信的关键技术.从细粒度任务卸载算法、高可靠任务卸载与预测算法以及服务器联合资源管理策略3个方面,介绍了现有移动边缘计算技术在面向5G业务需求的工作进展,分析了未来移动边缘计算面临的挑战,并给出了未来的研究方向和研究热点.  相似文献
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