IREE优化资源分配算法

双驱动提升能效

该算法通过模型驱动的Lyapunov队列与数据驱动的GRAF网络，在动态流量下提升无线网络的综合相对能效，无需高精度模型和完整时空流量数据。

俞涛 · Simin, Wang · 张舜卿 · 陈小静 · 徐姿 · 王昕 · 李建东 · 刘俊宇 · 张四海

IEEE Internet of Things Journal 2025

技术优势

无需精确模型

采用模型驱动的Lyapunov队列累积长期历史错配信息，避免了对高精度建模的依赖。

不依赖完整数据

数据驱动的GRAF网络可在数据不完整时预测流量变化，无需完整时空流量数据。

能效目标清晰

以最大化综合相对能效（IREE）为优化目标，使资源分配直接服务于能效提升。

应用场景

• 6G网络资源管理：在6G网络中动态分配资源以匹配流量波动，提升能效。
• 无线网络能效优化：通过最大化IREE指标，降低无线网络在动态流量下的能耗。
• 网络能耗管理：利用双驱动算法平衡流量与容量分布，缓解能耗问题。