Resumen

Las futuras redes inalámbricas admiten aplicaciones multimedia y requieren garantizar la calidad de los servicios que proporcionan. Con el aumento del número de usuarios, el recurso radioeléctrico se está volviendo escaso. Por lo tanto, ¿cómo deben satisfacerse las demandas de mayores tasas de datos con recursos limitados para que Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) se convierta en una cuestión vital? En este artículo de investigación hemos propuesto un enfoque innovador para la Gestión de Recursos de Radio (RRM) que utiliza la técnica de optimización multiobjetivo evolutiva (MOO) para facilitar la Calidad de Servicio (QoS) y la combina con técnicas modernas para RRM. Hemos propuesto un novedoso Optimizador Multiobjetivo (MOZ) que selecciona una solución óptima de un conjunto óptimo de Pareto (PO) de acuerdo con los requisitos de QoS de los usuarios. Luego detallamos el proceso de programación y demostramos a través de la evaluación del rendimiento que el uso de MOO puede proporcionar soluciones potencia

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Futuro; Redes inalámbricas; Aplicaciones multimedia; Calidad de servicio; Gestión de recursos radioeléctricos; LTE-A
• Keywords:Future; Wireless networks; Multimedia applications; Quality of service; Radio resource management; LTE-A