Proteção de Serviços URLLC para Indústria 4.0 Utilizando Aprendizagem por Reforço Multi-Agente

Cleverson Veloso Nahum, Weskley Maurício, Maykon R. Pereira da Silva, Francisco Raimundo Albuquerque Parente, Aldebaro Klautau

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036863

Evento: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2024)

Keywords: Indústria 4.0 Aprendizado por reforço Escalonamento recursos de rádio Network slice

Abstract

As redes 5G/B5G são tecnologias habilitadoras de cenários da Indústria 4.0 tendo que lidar com toda a diversidade de aplicações e requisitos para garantir o funcionamento correto dos casos de usos industriais. Com esse intuito, os escalonadores de recursos de rádio precisam atender os requisitos definidos e proteger os slices prioritários quando os recursos disponíveis não são suficientes. Neste trabalho, nós propomos um escalonador de recursos de rádio baseado em aprendizado por reforço multi-agente para desempenhar as funções de escalonador inter-slice e intra-slice visando atender aos slices de eMBB, mMTC e URLLC (slice prioritário). Os resultados obtidos demonstram que o escalonador proposto obteve melhor desempenho na redução de violações e proteção do slice prioritário em relação ao baseline.

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