5G多维异构网络中GRA-BKP优化的无线资源管理策略

本文探讨了一种新颖的多维度异构5G网络无线资源管理方法，名为GRA-BKP（Grey Relational Analysis-Bounded Knapsack Problem）。该方案主要针对5G网络中的两个关键环节：接入选择（access selection）和接纳控制（admission control），通过结合灰色关联分析（Grey Relational Analysis, GRA）与有界背包问题（Bounded Knapsack Problem, BKP）进行优化。 首先，在接入选择阶段，作者利用GRA作为决策工具。灰色关联分析是一种非线性多目标决策分析方法，能够处理不确定性和模糊性，有效地处理了多维度异构网络中复杂的用户需求和资源分配问题。通过比较不同用户的性能指标，如带宽需求、服务质量等，GRA能够找出最匹配的资源分配策略，从而实现高效的接入选择。 在接纳控制阶段，将接纳控制问题转化为一个BKP，这是一个经典的组合优化问题，旨在在有限的资源条件下，最大化系统收益或效用。文章提出了一种基于贪婪算法的解决方案，即GRA-Greedy，它在保证系统收益的同时，通过局部最优策略动态调整资源分配，降低了计算复杂度。与现有方案相比，GRA-BKP在提升系统盈利和降低掉话概率方面表现出显著优势。 尽管GRA-Greedy的性能接近于基于GREY关联度优先搜索的最优解（GRA-DP），但其计算效率更高，使得实际应用中更具可行性。这表明该方法在兼顾效率与效果的前提下，为5G网络的动态资源管理提供了一个创新且实用的框架。 本文的贡献在于提出了一种有效整合灰色关联分析和有界背包问题的策略，以解决5G网络中的接入选择和接纳控制问题，为提升网络性能和用户体验提供了新的视角和方法。通过对比实验结果，证明了GRA-BKP和GRA-Greedy在资源管理和性能优化方面的优越性。这对于5G网络的高效运营和未来网络演进具有重要的理论和实践价值。