71、5G网络切片编排算法与机会网络路径分配方法解析

5G网络切片编排算法与机会网络路径分配方法解析

1. 5G网络切片编排算法 - GA - PSO

1.1 算法基础公式

在GA - PSO算法中，粒子的速度和位置更新公式如下：
- 速度更新公式：
[V_{ij}(t + 1) = w \cdot V_{ij}(t) + C_1random(0, 1)[p_{ij} - X_{ij}(t)] + C_2random(0, 1)[g_{ij} - X_{ij}(t)]]
其中，(w)是惯性权重，(C_1)和(C_2)是正的学习因子，(random(0, 1))是在(0)到(1)之间均匀分布的随机数。
- 位置更新公式：
[X_{ij}(t + 1) = X_{ij}(t) + V_{ij}(t + 1), j = 1, 2, \cdots, d]

1.2 算法基本思想

该算法借鉴了遗传算法（GA）中的杂交和变异思想，并将其应用于切片优化。具体步骤如下：
1. 根据3GPP提出的3个主要应用场景，获取两种类型的原始粒子。
2. 进一步初始化这两种原始基本粒子，得到一定数量的原始粒子，形成初始种群。每个粒子代表一个拓扑子图。
3. 评估每个粒子的适应度，存储当前个体最优粒子和全局最优粒子。
4. 根据杂交和变异思想更新和优化子图，生成新的拓扑子图。
5. 粒子群跟随当前最优粒子在解空间中搜索，迭代找到最优子图作为最终路由方案。

1.3 基本粒子适应度评估函数

未来移动互联网和物联网的主要应用场景分为uRLLC、mMTC和eMBB，关键能力指标包括高带宽体验率、超高流量