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Dynamic programming-based reconfiguration algorithm for optimized 5GC refactoring
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.future.2025.108214.png)
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摘要
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• 我们利用之前设计的定量指标来评估排队延迟和资源分配成本。因此，我们可以以更高效的方式评估性能。
• 我们使用两个定量指标MER和MUD作为目标函数，对之前的优化问题表述进行转换和重构，而不是使用排队延迟和资源分配成本。
• 本文提出了一种基于动态规划的启发式算法，用于推导出近优的5G核心网络配置（DPR-5GC），以缩短实时动态重构的执行时间。
• DPR-5GC的启发式算法执行时间约为0.026秒，而GUROBI Optimizer求解优化问题的执行时间约为5896分钟；也就是说，基于动态规划的重构算法的性能大约是GUROBI Optimizer的一千三百万倍。
