貪心算法應用：5G網絡切片問題詳解

在這里插入圖片描述

Java中的貪心算法應用：5G網絡切片問題詳解

1. 5G網絡切片問題概述

5G網絡切片是將物理網絡劃分為多個虛擬網絡的技術，每個切片可以滿足不同業務需求（如低延遲、高帶寬等）。網絡切片資源分配問題可以抽象為一個典型的優化問題：在有限的物理資源下，如何分配資源給多個切片請求，以最大化網絡效益或滿足特定目標。

1.1 問題定義

給定：

  • 一組網絡資源（如帶寬、計算、存儲等）
  • 一組網絡切片請求，每個請求有其資源需求和效益值
  • 目標：選擇一組切片請求進行分配，使得總效益最大化，且不超過資源限制

1.2 數學模型

設：

  • 總資源為 R = {r?, r?, …, r?}（m種資源）
  • n個切片請求 S = {s?, s?, …, s?}
  • 每個切片 s? 的資源需求為 D? = {d??, d??, …, d??}
  • 每個切片 s? 的效益值為 v?
  • 決策變量 x? ∈ {0,1} 表示是否選擇切片 s?

目標函數：
maximize Σ(v? * x?) for i=1 to n

約束條件：
Σ(d?? * x?) ≤ r? for j=1 to m, i=1 to n

2. 貪心算法原理與適用性

2.1 貪心算法基本思想

貪心算法通過每一步做出局部最優選擇，希望最終達到全局最優。對于5G網絡切片問題，貪心策略通常基于某種"性價比"指標來選擇切片。

2.2 為什么貪心算法適用于此問題

  1. 問題具有貪心選擇性質：局部最優選擇能導致全局最優解
  2. 高效性：相比動態規劃等算法，貪心算法時間復雜度更低
  3. 可擴展性：容易適應資源多維度的場景

2.3 常見貪心策略

  1. 最大效益優先：選擇單位資源效益最高的切片
  2. 最小資源優先：選擇資源需求最小的切片
  3. 效益資源比優先：選擇效益與資源需求的比值最高的切片

3. Java實現詳解

3.1 數據結構定義

首先定義切片和資源的數據結構：

public class NetworkSlice {private int id;private String sliceType; // eMBB, URLLC, mMTC等private Map<String, Double> resourceRequirements; // 資源需求鍵值對private double profit; // 該切片的效益值// 構造函數public NetworkSlice(int id, String sliceType, Map<String, Double> requirements, double profit) {this.id = id;this.sliceType = sliceType;this.resourceRequirements = new HashMap<>(requirements);this.profit = profit;}// 計算資源需求總量（用于某些貪心策略）public double getTotalResourceRequirement() {return resourceRequirements.values().stream().mapToDouble(Double::doubleValue).sum();}// 計算效益資源比public double getProfitToResourceRatio() {return profit / getTotalResourceRequirement();}// getterspublic int getId() { return id; }public String getSliceType() { return sliceType; }public Map<String, Double> getResourceRequirements() { return new HashMap<>(resourceRequirements); }public double getProfit() { return profit; }
}

3.2 貪心算法實現

3.2.1 基于效益資源比的貪心算法
import java.util.*;public class GreedySliceAllocation {private Map<String, Double> availableResources;private List<NetworkSlice> slices;public GreedySliceAllocation(Map<String, Double> availableResources, List<NetworkSlice> slices) {this.availableResources = new HashMap<>(availableResources);this.slices = new ArrayList<>(slices);}// 主分配方法public AllocationResult allocateSlices() {// 創建結果對象AllocationResult result = new AllocationResult();// 按效益資源比降序排序slices.sort((s1, s2) -> {double ratio1 = s1.getProfitToResourceRatio();double ratio2 = s2.getProfitToResourceRatio();return Double.compare(ratio2, ratio1); // 降序});// 遍歷排序后的切片for (NetworkSlice slice : slices) {if (canAllocate(slice)) {allocateResources(slice);result.addAllocatedSlice(slice);} else {result.addRejectedSlice(slice);}}return result;}// 檢查是否可以分配資源給該切片private boolean canAllocate(NetworkSlice slice) {Map<String, Double> requirements = slice.getResourceRequirements();for (Map.Entry<String, Double> entry : requirements.entrySet()) {String resource = entry.getKey();double required = entry.getValue();double available = availableResources.getOrDefault(resource, 0.0);if (required > available) {return false;}}return true;}// 分配資源private void allocateResources(NetworkSlice slice) {Map<String, Double> requirements = slice.getResourceRequirements();for (Map.Entry<String, Double> entry : requirements.entrySet()) {String resource = entry.getKey();double required = entry.getValue();availableResources.put(resource, availableResources.get(resource) - required);}}// 結果類public static class AllocationResult {private List<NetworkSlice> allocatedSlices;private List<NetworkSlice> rejectedSlices;private double totalProfit;public AllocationResult() {allocatedSlices = new ArrayList<>();rejectedSlices = new ArrayList<>();totalProfit = 0.0;}public void addAllocatedSlice(NetworkSlice slice) {allocatedSlices.add(slice);totalProfit += slice.getProfit();}public void addRejectedSlice(NetworkSlice slice) {rejectedSlices.add(slice);}// getterspublic List<NetworkSlice> getAllocatedSlices() { return allocatedSlices; }public List<NetworkSlice> getRejectedSlices() { return rejectedSlices; }public double getTotalProfit() { return totalProfit; }}
}
3.2.2 多維度資源分配增強版

對于更復雜的多資源約束情況，我們可以增強算法：

public class EnhancedGreedyAllocator {// 權重可以根據不同資源的重要性進行調整private Map<String, Double> resourceWeights; public EnhancedGreedyAllocator(Map<String, Double> resourceWeights) {this.resourceWeights = new HashMap<>(resourceWeights);}public AllocationResult allocate(List<NetworkSlice> slices, Map<String, Double> availableResources) {// 計算每個切片的加權資源需求Map<NetworkSlice, Double> weightedDemands = new HashMap<>();for (NetworkSlice slice : slices) {double weightedSum = 0.0;for (Map.Entry<String, Double> entry : slice.getResourceRequirements().entrySet()) {String resource = entry.getKey();double demand = entry.getValue();double weight = resourceWeights.getOrDefault(resource, 1.0);// 標準化：需求/可用資源double normalized = demand / availableResources.getOrDefault(resource, Double.MAX_VALUE);weightedSum += weight * normalized;}weightedDemands.put(slice, weightedSum);}// 按效益/加權需求比排序slices.sort((s1, s2) -> {double ratio1 = s1.getProfit() / weightedDemands.get(s1);double ratio2 = s2.getProfit() / weightedDemands.get(s2);return Double.compare(ratio2, ratio1); // 降序});AllocationResult result = new AllocationResult();Map<String, Double> remainingResources = new HashMap<>(availableResources);for (NetworkSlice slice : slices) {if (canAllocate(slice, remainingResources)) {allocateSlice(slice, remainingResources);result.addAllocatedSlice(slice);} else {result.addRejectedSlice(slice);}}return result;}private boolean canAllocate(NetworkSlice slice, Map<String, Double> resources) {for (Map.Entry<String, Double> entry : slice.getResourceRequirements().entrySet()) {String resource = entry.getKey();double required = entry.getValue();if (required > resources.getOrDefault(resource, 0.0)) {return false;}}return true;}private void allocateSlice(NetworkSlice slice, Map<String, Double> resources) {for (Map.Entry<String, Double> entry : slice.getResourceRequirements().entrySet()) {String resource = entry.getKey();double required = entry.getValue();resources.put(resource, resources.get(resource) - required);}}
}

3.3 測試與驗證

編寫測試代碼驗證算法：

public class SliceAllocationTest {public static void main(String[] args) {// 定義可用資源Map<String, Double> availableResources = new HashMap<>();availableResources.put("bandwidth", 1000.0); // MHzavailableResources.put("computing", 500.0);  // GHzavailableResources.put("storage", 2000.0);   // GB// 創建切片請求List<NetworkSlice> slices = new ArrayList<>();// eMBB切片 - 增強移動寬帶，高帶寬需求Map<String, Double> embbReq = new HashMap<>();embbReq.put("bandwidth", 200.0);embbReq.put("computing", 50.0);embbReq.put("storage", 100.0);slices.add(new NetworkSlice(1, "eMBB", embbReq, 800.0));// URLLC切片 - 超可靠低延遲，中等需求Map<String, Double> urllcReq = new HashMap<>();urllcReq.put("bandwidth", 100.0);urllcReq.put("computing", 80.0);urllcReq.put("storage", 50.0);slices.add(new NetworkSlice(2, "URLLC", urllcReq, 750.0));// mMTC切片 - 大規模物聯網，低資源需求Map<String, Double> mtcReq = new HashMap<>();mtcReq.put("bandwidth", 50.0);mtcReq.put("computing", 20.0);mtcReq.put("storage", 200.0);slices.add(new NetworkSlice(3, "mMTC", mtcReq, 400.0));// 運行貪心算法GreedySliceAllocation allocator = new GreedySliceAllocation(availableResources, slices);GreedySliceAllocation.AllocationResult result = allocator.allocateSlices();// 輸出結果System.out.println("Total profit: " + result.getTotalProfit());System.out.println("\nAllocated slices:");for (NetworkSlice slice : result.getAllocatedSlices()) {System.out.println("Slice " + slice.getId() + " (" + slice.getSliceType() + "), Profit: " + slice.getProfit());}System.out.println("\nRejected slices:");for (NetworkSlice slice : result.getRejectedSlices()) {System.out.println("Slice " + slice.getId() + " (" + slice.getSliceType() + "), Profit: " + slice.getProfit());}// 測試增強版分配器Map<String, Double> weights = new HashMap<>();weights.put("bandwidth", 1.0);weights.put("computing", 1.5); // 計算資源更重要weights.put("storage", 0.8);EnhancedGreedyAllocator enhancedAllocator = new EnhancedGreedyAllocator(weights);GreedySliceAllocation.AllocationResult enhancedResult = enhancedAllocator.allocate(slices, availableResources);System.out.println("\nEnhanced allocator total profit: " + enhancedResult.getTotalProfit());}
}

4. 算法分析與優化

4.1 時間復雜度分析

  1. 排序階段：O(n log n)，其中n是切片數量
  2. 分配階段：O(n * m)，其中m是資源類型數量
  3. 總時間復雜度：O(n log n + n * m) ≈ O(n log n)（當m遠小于n時）

4.2 空間復雜度分析

  1. 需要O(n)空間存儲切片列表
  2. O(m)空間存儲資源信息
  3. 總空間復雜度：O(n + m)

4.3 優化策略

  1. 預處理過濾：先過濾掉明顯無法滿足的切片（任何資源需求超過總資源）
  2. 資源歸一化：對不同量綱的資源進行標準化處理
  3. 動態權重調整：根據資源剩余比例動態調整貪心策略的權重
  4. 回溯機制：當無法分配時，嘗試替換已分配的低效益切片

4.4 優化實現示例

public class OptimizedGreedyAllocator {public AllocationResult allocateWithReplacement(List<NetworkSlice> slices, Map<String, Double> availableResources) {// 第一次嘗試基本貪心分配GreedySliceAllocation basicAllocator = new GreedySliceAllocation(availableResources, slices);AllocationResult result = basicAllocator.allocateSlices();// 檢查是否有被拒絕的高效益切片for (NetworkSlice rejected : result.getRejectedSlices()) {// 嘗試替換已分配的低效益切片List<NetworkSlice> toRemove = new ArrayList<>();double totalReleasedProfit = 0.0;Map<String, Double> releasedResources = new HashMap<>();// 找出可以釋放足夠資源的一組切片for (NetworkSlice allocated : result.getAllocatedSlices()) {if (allocated.getProfit() < rejected.getProfit()) {toRemove.add(allocated);totalReleasedProfit += allocated.getProfit();// 計算釋放的資源for (Map.Entry<String, Double> entry : allocated.getResourceRequirements().entrySet()) {String res = entry.getKey();double val = entry.getValue();releasedResources.put(res, releasedResources.getOrDefault(res, 0.0) + val);}// 檢查是否已釋放足夠資源boolean canAllocateNow = true;for (Map.Entry<String, Double> entry : rejected.getResourceRequirements().entrySet()) {String res = entry.getKey();double required = entry.getValue();double released = releasedResources.getOrDefault(res, 0.0);double currentlyAvailable = availableResources.get(res) - result.getAllocatedSlices().stream().filter(s -> !toRemove.contains(s)).mapToDouble(s -> s.getResourceRequirements().getOrDefault(res, 0.0)).sum();if (required > currentlyAvailable + released) {canAllocateNow = false;break;}}if (canAllocateNow) {// 執行替換result.getAllocatedSlices().removeAll(toRemove);result.getAllocatedSlices().add(rejected);result.getRejectedSlices().remove(rejected);result.getRejectedSlices().addAll(toRemove);result.setTotalProfit(result.getTotalProfit() - totalReleasedProfit + rejected.getProfit());break;}}}}return result;}
}

5. 實際應用考慮

5.1 動態資源分配

實際5G環境中，資源請求是動態到達的，需要擴展算法支持增量分配：

public class DynamicSliceAllocator {private Map<String, Double> availableResources;private List<NetworkSlice> allocatedSlices;private double totalProfit;public DynamicSliceAllocator(Map<String, Double> initialResources) {this.availableResources = new HashMap<>(initialResources);this.allocatedSlices = new ArrayList<>();this.totalProfit = 0.0;}public AllocationResult processNewSlice(NetworkSlice newSlice) {// 嘗試直接分配if (canAllocate(newSlice)) {allocateResources(newSlice);allocatedSlices.add(newSlice);totalProfit += newSlice.getProfit();return new AllocationResult(true, newSlice, null);}// 嘗試替換策略List<NetworkSlice> candidates = findReplacementCandidates(newSlice);if (!candidates.isEmpty()) {// 選擇替換效益差最大的一個切片NetworkSlice toReplace = candidates.get(0);double profitDiff = newSlice.getProfit() - toReplace.getProfit();if (profitDiff > 0) {// 執行替換deallocateResources(toReplace);allocatedSlices.remove(toReplace);allocateResources(newSlice);allocatedSlices.add(newSlice);totalProfit += profitDiff;return new AllocationResult(true, newSlice, toReplace);}}return new AllocationResult(false, null, newSlice);}private List<NetworkSlice> findReplacementCandidates(NetworkSlice newSlice) {List<NetworkSlice> candidates = new ArrayList<>();for (NetworkSlice slice : allocatedSlices) {if (slice.getProfit() < newSlice.getProfit()) {// 檢查替換后是否能滿足boolean canReplace = true;for (Map.Entry<String, Double> entry : newSlice.getResourceRequirements().entrySet()) {String res = entry.getKey();double required = entry.getValue();double currentlyUsed = allocatedSlices.stream().filter(s -> s != slice).mapToDouble(s -> s.getResourceRequirements().getOrDefault(res, 0.0)).sum();double available = availableResources.get(res);if (required > available - currentlyUsed) {canReplace = false;break;}}if (canReplace) {candidates.add(slice);}}}// 按效益升序排序，優先替換低效益的candidates.sort(Comparator.comparingDouble(NetworkSlice::getProfit));return candidates;}// ... 其他方法同前 ...
}

5.2 多目標優化

實際場景可能需要考慮多個優化目標：

public class MultiObjectiveAllocator {// 權重參數private double profitWeight;private double fairnessWeight;private double utilizationWeight;public MultiObjectiveAllocator(double profitWeight, double fairnessWeight, double utilizationWeight) {this.profitWeight = profitWeight;this.fairnessWeight = fairnessWeight;this.utilizationWeight = utilizationWeight;}public AllocationResult allocate(List<NetworkSlice> slices, Map<String, Double> resources) {// 計算每個切片的綜合得分Map<NetworkSlice, Double> scores = new HashMap<>();for (NetworkSlice slice : slices) {double profitScore = normalizeProfit(slice, slices);double fairnessScore = calculateFairnessScore(slice, slices);double utilizationScore = calculateUtilizationScore(slice, resources);double totalScore = profitWeight * profitScore + fairnessWeight * fairnessScore+ utilizationWeight * utilizationScore;scores.put(slice, totalScore);}// 按得分排序slices.sort((s1, s2) -> Double.compare(scores.get(s2), scores.get(s1)));// 貪心分配AllocationResult result = new AllocationResult();Map<String, Double> remainingResources = new HashMap<>(resources);for (NetworkSlice slice : slices) {if (canAllocate(slice, remainingResources)) {allocateSlice(slice, remainingResources);result.addAllocatedSlice(slice);} else {result.addRejectedSlice(slice);}}return result;}private double normalizeProfit(NetworkSlice slice, List<NetworkSlice> allSlices) {double maxProfit = allSlices.stream().mapToDouble(NetworkSlice::getProfit).max().orElse(1.0);return slice.getProfit() / maxProfit;}private double calculateFairnessScore(NetworkSlice slice, List<NetworkSlice> allSlices) {// 簡化的公平性計算：考慮切片類型的分布long count = allSlices.stream().filter(s -> s.getSliceType().equals(slice.getSliceType())).count();return 1.0 / count; // 類型越稀有，得分越高}private double calculateUtilizationScore(NetworkSlice slice, Map<String, Double> resources) {// 計算該切片對資源的利用率double totalUtilization = 0.0;int count = 0;for (Map.Entry<String, Double> entry : slice.getResourceRequirements().entrySet()) {String res = entry.getKey();double demand = entry.getValue();double available = resources.getOrDefault(res, 0.0);if (available > 0) {totalUtilization += demand / available;count++;}}return count > 0 ? totalUtilization / count : 0.0;}// ... 其他輔助方法同前 ...
}

6. 性能比較與實驗

6.1 不同貪心策略比較

我們可以實現一個測試框架來比較不同策略：

public class StrategyComparator {public static void compareStrategies(List<NetworkSlice> slices, Map<String, Double> resources,int numTrials) {// 準備不同的分配策略GreedySliceAllocation profitRatioAllocator = new GreedySliceAllocation(resources, slices);Map<String, Double> weights = new HashMap<>();weights.put("bandwidth", 1.0);weights.put("computing", 1.2);weights.put("storage", 0.8);EnhancedGreedyAllocator enhancedAllocator = new EnhancedGreedyAllocator(weights);MultiObjectiveAllocator multiObjAllocator = new MultiObjectiveAllocator(0.6, 0.2, 0.2);// 測試每種策略testStrategy("Profit-Ratio Greedy", profitRatioAllocator, slices, resources, numTrials);testStrategy("Enhanced Greedy", enhancedAllocator, slices, resources, numTrials);testStrategy("Multi-Objective", multiObjAllocator, slices, resources, numTrials);}private static void testStrategy(String strategyName, Object allocator, List<NetworkSlice> slices,Map<String, Double> resources,int numTrials) {System.out.println("\nTesting strategy: " + strategyName);long totalTime = 0;double totalProfit = 0;int totalAllocated = 0;for (int i = 0; i < numTrials; i++) {// 每次測試前打亂切片順序Collections.shuffle(slices);long startTime = System.nanoTime();AllocationResult result = null;if (allocator instanceof GreedySliceAllocation) {((GreedySliceAllocation)allocator).setSlices(slices);result = ((GreedySliceAllocation)allocator).allocateSlices();} else if (allocator instanceof EnhancedGreedyAllocator) {result = ((EnhancedGreedyAllocator)allocator).allocate(slices, resources);} else if (allocator instanceof MultiObjectiveAllocator) {result = ((MultiObjectiveAllocator)allocator).allocate(slices, resources);}long endTime = System.nanoTime();totalTime += (endTime - startTime);totalProfit += result.getTotalProfit();totalAllocated += result.getAllocatedSlices().size();}// 輸出統計結果System.out.printf("Average time: %.2f ms\n", (totalTime / numTrials) / 1_000_000.0);System.out.printf("Average profit: %.2f\n", totalProfit / numTrials);System.out.printf("Average slices allocated: %.2f\n", (double)totalAllocated / numTrials);}
}

6.2 大規模數據測試

生成大規模測試數據并測試：

public class LargeScaleTest {public static void main(String[] args) {// 生成1000個隨機切片List<NetworkSlice> slices = generateRandomSlices(1000);// 設置資源Map<String, Double> resources = new HashMap<>();resources.put("bandwidth", 10_000.0);resources.put("computing", 5_000.0);resources.put("storage", 20_000.0);// 比較策略StrategyComparator.compareStrategies(slices, resources, 10);}private static List<NetworkSlice> generateRandomSlices(int count) {List<NetworkSlice> slices = new ArrayList<>();Random random = new Random();String[] types = {"eMBB", "URLLC", "mMTC"};for (int i = 0; i < count; i++) {String type = types[random.nextInt(types.length)];Map<String, Double> requirements = new HashMap<>();// 隨機生成資源需求requirements.put("bandwidth", 50 + random.nextDouble() * 450); // 50-500requirements.put("computing", 10 + random.nextDouble() * 90);  // 10-100requirements.put("storage", 50 + random.nextDouble() * 950);   // 50-1000// 效益與資源需求相關但加入隨機性double profit = (requirements.get("bandwidth") * 0.4 + requirements.get("computing") * 0.5 + requirements.get("storage") * 0.1) * (0.8 + random.nextDouble() * 0.4);slices.add(new NetworkSlice(i, type, requirements, profit));}return slices;}
}

7. 擴展與進階

7.1 機器學習增強的貪心算法

可以結合機器學習預測來改進貪心策略：

public class MLEnhancedAllocator {private SliceProfitPredictor predictor;public MLEnhancedAllocator(SliceProfitPredictor predictor) {this.predictor = predictor;}public AllocationResult allocate(List<NetworkSlice> slices, Map<String, Double> resources,boolean usePredictedProfit) {// 如果需要使用預測效益if (usePredictedProfit) {for (NetworkSlice slice : slices) {double predicted = predictor.predict(slice);slice.setProfit(predicted); // 假設有setProfit方法}}// 然后使用常規貪心算法GreedySliceAllocation allocator = new GreedySliceAllocation(resources, slices);return allocator.allocateSlices();}
}// 預測器接口
interface SliceProfitPredictor {double predict(NetworkSlice slice);
}// 示例實現 - 實際應用中可以使用訓練好的模型
class SimpleSlicePredictor implements SliceProfitPredictor {@Overridepublic double predict(NetworkSlice slice) {// 簡單線性模型Map<String, Double> req = slice.getResourceRequirements();return req.getOrDefault("bandwidth", 0.0) * 0.6 + req.getOrDefault("computing", 0.0) * 0.8+ req.getOrDefault("storage", 0.0) * 0.2;}
}

7.2 分布式貪心算法

對于超大規模場景，可以實現分布式版本：

public class DistributedGreedyAllocator {private ExecutorService executor;private int numPartitions;public DistributedGreedyAllocator(int numThreads, int numPartitions) {this.executor = Executors.newFixedThreadPool(numThreads);this.numPartitions = numPartitions;}public AllocationResult allocate(List<NetworkSlice> slices, Map<String, Double> resources) throws InterruptedException {// 分區List<List<NetworkSlice>> partitions = partitionSlices(slices, numPartitions);// 準備任務List<Callable<AllocationResult>> tasks = new ArrayList<>();for (List<NetworkSlice> partition : partitions) {tasks.add(() -> {GreedySliceAllocation allocator = new GreedySliceAllocation(resources, partition);return allocator.allocateSlices();});}// 執行并合并結果List<Future<AllocationResult>> futures = executor.invokeAll(tasks);AllocationResult finalResult = new AllocationResult();for (Future<AllocationResult> future : futures) {try {AllocationResult partialResult = future.get();finalResult.getAllocatedSlices().addAll(partialResult.getAllocatedSlices());finalResult.getRejectedSlices().addAll(partialResult.getRejectedSlices());finalResult.setTotalProfit(finalResult.getTotalProfit() + partialResult.getTotalProfit());} catch (ExecutionException e) {e.printStackTrace();}}// 由于分區可能導致資源超額分配，需要后處理return reconcileAllocations(finalResult, resources);}private List<List<NetworkSlice>> partitionSlices(List<NetworkSlice> slices, int numPartitions) {// 簡單均勻分區 - 實際中可以根據切片類型或資源需求進行智能分區List<List<NetworkSlice>> partitions = new ArrayList<>();int size = slices.size() / numPartitions;for (int i = 0; i < numPartitions; i++) {int from = i * size;int to = (i == numPartitions - 1) ? slices.size() : (i + 1) * size;partitions.add(new ArrayList<>(slices.subList(from, to)));}return partitions;}private AllocationResult reconcileAllocations(AllocationResult result, Map<String, Double> resources) {// 檢查資源約束Map<String, Double> usedResources = calculateUsedResources(result.getAllocatedSlices());boolean violatesConstraints = false;for (Map.Entry<String, Double> entry : usedResources.entrySet()) {if (entry.getValue() > resources.getOrDefault(entry.getKey(), 0.0)) {violatesConstraints = true;break;}}if (!violatesConstraints) {return result;}// 如果違反約束，需要移除一些切片AllocationResult adjustedResult = new AllocationResult();Map<String, Double> tempUsed = new HashMap<>();// 按效益降序排序已分配切片result.getAllocatedSlices().sort((s1, s2) -> Double.compare(s2.getProfit(), s1.getProfit()));for (NetworkSlice slice : result.getAllocatedSlices()) {boolean canAdd = true;Map<String, Double> newUsed = new HashMap<>(tempUsed);for (Map.Entry<String, Double> entry : slice.getResourceRequirements().entrySet()) {String res = entry.getKey();double demand = entry.getValue();newUsed.put(res, newUsed.getOrDefault(res, 0.0) + demand);if (newUsed.get(res) > resources.getOrDefault(res, 0.0)) {canAdd = false;break;}}if (canAdd) {adjustedResult.addAllocatedSlice(slice);tempUsed = newUsed;} else {adjustedResult.addRejectedSlice(slice);}}adjustedResult.setTotalProfit(adjustedResult.getAllocatedSlices().stream().mapToDouble(NetworkSlice::getProfit).sum());return adjustedResult;}private Map<String, Double> calculateUsedResources(List<NetworkSlice> slices) {Map<String, Double> used = new HashMap<>();for (NetworkSlice slice : slices) {for (Map.Entry<String, Double> entry : slice.getResourceRequirements().entrySet()) {String res = entry.getKey();double val = entry.getValue();used.put(res, used.getOrDefault(res, 0.0) + val);}}return used;}public void shutdown() {executor.shutdown();}
}

8. 總結與最佳實踐

8.1 貪心算法在5G網絡切片中的優勢

  1. 高效性：適用于實時或近實時的資源分配決策
  2. 可擴展性：容易適應多維資源約束
  3. 簡單性：實現和理解相對簡單
  4. 靈活性：可以通過不同排序策略適應不同優化目標

8.2 適用場景

  1. 切片請求數量大但單個請求資源需求相對總量較小
  2. 需要快速做出分配決策的場景
  3. 資源維度較多但約束相對寬松的情況

8.3 局限性

  1. 不一定能得到全局最優解
  2. 對資源競爭激烈的情況效果可能不佳
  3. 需要精心設計排序策略

8.4 最佳實踐建議

  1. 選擇合適的排序指標：根據業務目標選擇效益資源比、資源緊湊度等
  2. 實現資源歸一化：處理不同量綱的資源類型
  3. 加入回溯或替換機制：提高解的質量
  4. 考慮動態權重：根據資源剩余情況調整策略
  5. 并行化處理：對于大規模問題考慮分布式實現
  6. 結合其他算法：如將貪心作為初始解再用局部搜索優化

通過以上詳細的Java實現和分析，我們可以看到貪心算法在5G網絡切片資源分配問題中的強大應用潛力。雖然它不能保證總是獲得最優解，但在許多實際場景中，它能夠在合理時間內提供高質量的解決方案，是5G網絡資源管理工具箱中的重要工具。

本文來自互聯網用戶投稿，該文觀點僅代表作者本人，不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務，不擁有所有權，不承擔相關法律責任。
如若轉載，請注明出處：http://www.pswp.cn/web/96833.shtml
繁體地址，請注明出處：http://hk.pswp.cn/web/96833.shtml
英文地址，請注明出處：http://en.pswp.cn/web/96833.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符，請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com，一經查實，立即刪除！

相關文章

Android WorkManager的概念和使用

Android WorkManager的概念和使用

1. WorkManager基礎與核心概念 1.1 WorkManager概述 WorkManager是Android Jetpack架構組件庫的核心成員&#xff0c;專為管理可靠的后臺任務而設計。它提供了一套統一的API&#xff0c;用于調度需保障執行的延遲型異步任務&#xff08;如數據同步、日志上傳&#xff09;&…
閱讀更多...
容器使用卷

容器使用卷

1.創建一個卷并讓容器掛載該卷1.創建一個卷[roothost1 ~]# docker volume create test-vol test-vol2.列出本地 Docker 主機上的卷[roothost1 ~]# docker volume ls DRIVER VOLUME NAME local test-vol3.查看該卷的詳細信息[roothost1 ~]# docker volume inspect test-v…
閱讀更多...
高數基礎知識（下）②

高數基礎知識（下）②

文章目錄七、微分方程7.3 高階線性微分方程7.3.1 線性微分方程的解的結構7.3.2 常系數齊次線性微分方程7.3.3 常系數非齊次線性微分方程八、多元函數微分學8.1 偏導數8.2 全微分8.3 基本定理8.4 復合函數微分法8.5 隱函數微分法8.6 多元函數的極值8.6.1 無條件極值8.6.2 條件極…
閱讀更多...
從0°到180°，STM32玩轉MG996R舵機

從0°到180°，STM32玩轉MG996R舵機

1.MG996R舵機的性能參數參數數值產品型號MG995/MG996R產品重量55 g工作扭矩13 kgcm反應速度53-62 R/M使用溫度-30C ~ 55C死區設置4 微秒插頭類型JR、FUTABA 通用轉動角度180&#xff08;左90&#xff0c;右90&#xff09;舵機類型數碼舵機使用電壓3.0 - 7.2 V工作電流100 mA結構…
閱讀更多...
[frontend]mermaid code2image

[frontend]mermaid code2image

hello everyone, welcome to my bolg, here i will introduce something interesting, and if you are interested it, please just let me know. follow me and send me a message are both avaiable. what is mermaid? Mermaid 是一個工具&#xff0c;它能讓你用簡單的文字代…
閱讀更多...
Jakarta EE 在 IntelliJ IDEA 中開發簡單留言板應用的實驗指導（附完整代碼）

Jakarta EE 在 IntelliJ IDEA 中開發簡單留言板應用的實驗指導（附完整代碼）

Jakarta EE 在 IntelliJ IDEA 中開發簡單留言板應用的實驗指導（附完整代碼） 摘要：實驗基于Jakarta EE 9+（兼容Tomcat 10+）、Maven作為構建工具，并在IntelliJ IDEA 2023.2（Community版免費）中進行。項目使用Maven Archetype WebApp模板生成基礎結構，然后升級到J…
閱讀更多...
JavaScript經典面試題一（JavaScript基礎）

JavaScript經典面試題一（JavaScript基礎）

目錄 一、JavaScript中的變量提升 1. 機制 2. 示例 3. 注意事項 4. 總結 二、var、let和const的區別。 1. 作用域&#xff08;Scope&#xff09; 2. 變量提升&#xff08;Hoisting&#xff09; 3. 重新賦值和重新聲明 4. 示例 示例1&#xff1a;作用域和塊級行為 示…
閱讀更多...
數據庫造神計劃第七天---增刪改查（CRUD）（3）

數據庫造神計劃第七天---增刪改查（CRUD）（3）

&#x1f525;個人主頁&#xff1a;尋星探路 &#x1f3ac;作者簡介&#xff1a;Java研發方向學習者 &#x1f4d6;個人專欄&#xff1a;《從青銅到王者&#xff0c;就差這講數據結構&#xff01;&#xff01;&#xff01;》、 《JAVA&#xff08;SE&#xff09;----如此簡單&a…
閱讀更多...
AWS SQS 可觀測性最佳實踐

AWS SQS 可觀測性最佳實踐

AWS SQS AWS SQS&#xff08;Amazon Simple Queue Service&#xff09;是一種完全托管的消息隊列服務&#xff0c;用于在分布式系統中解耦和緩沖消息。它支持高可用性、可擴展性和安全性&#xff0c;能夠處理大量消息&#xff0c;確保消息的可靠傳輸和順序性。開發者可以輕松集…
閱讀更多...
AI推理范式：從CoT到ReAct再到ToT的進化之路

AI推理范式：從CoT到ReAct再到ToT的進化之路

在人工智能領域&#xff0c;如何讓模型像人類一樣進行復雜推理和問題解決&#xff0c;一直是核心挑戰。近年來&#xff0c;思維鏈&#xff08;Chain-of-Thought, CoT&#xff09;、推理與行動&#xff08;ReAct&#xff09; 和 思維樹&#xff08;Tree-of-Thoughts, ToT&#x…
閱讀更多...
2025時序數據庫選型：深入解析IoTDB從主從架構基因到AI賦能的創新之路

2025時序數據庫選型：深入解析IoTDB從主從架構基因到AI賦能的創新之路

原創經驗總結，拒絕空談，用數據和實戰說話 時序數據時代的"四重考驗" 在智慧工廠、新能源車、金融市場等場景中，每秒百萬級的數據點如潮水般涌來。這些時序數據背后隱藏著四大核心挑戰：極高的寫入并發、強時間關聯性查詢、海量數據生命周期管理，以及亂序與高基…
閱讀更多...
深入淺出LVS負載均衡群集：原理、分類與NAT模式實戰部署

深入淺出LVS負載均衡群集：原理、分類與NAT模式實戰部署

深入淺出LVS負載均衡群集&#xff1a;原理、分類與NAT模式實戰部署 文章目錄深入淺出LVS負載均衡群集&#xff1a;原理、分類與NAT模式實戰部署一、企業群集&#xff1a;從單臺服務器到分布式架構的必然選擇1. 什么是群集&#xff1f;2. 為什么需要群集&#xff1f;二、企業群集…
閱讀更多...
Flash Table實測：JAI賦能低代碼開發，重塑企業級應用構建范式

Flash Table實測：JAI賦能低代碼開發，重塑企業級應用構建范式

目錄&#x1f50d; 引言1.1 什么是Flash Table1.2 低代碼平臺的進化與FlashTable的革新?FlashTable背景&#xff1a;為什么需要新一代低代碼平臺&#xff1f;2.1 傳統開發的痛點2.2 低代碼平臺的局限2.3 FlashTable的差異化定位&#x1f4bb; FlashTable安裝&#xff1a;Docke…
閱讀更多...
SonarQube代碼質量管理平臺本地化搭建和使用

SonarQube代碼質量管理平臺本地化搭建和使用

SonarQube 是一個開源的代碼質量管理平臺&#xff0c;主要用于持續檢查代碼質量&#xff0c;支持多種編程語言。 本文章記錄了在windows環境中&#xff0c;搭建和使用SonarQube的完整過程。 ①SonarQube平臺搭建 SonarQube最新社區版本下載地址&#xff1a; https://www.son…
閱讀更多...
基于雙向LSTM深度學習網絡模型的文本序列推薦系統matlab仿真

基于雙向LSTM深度學習網絡模型的文本序列推薦系統matlab仿真

目錄 1.程序功能描述 2.測試軟件版本以及運行結果展示 3.部分程序 4.算法理論概述 5.完整程序 1.程序功能描述 在信息爆炸的時代&#xff0c;用戶面臨著海量文本信息的篩選難題&#xff0c;文本序列推薦系統應運而生。雙向長短期記憶網絡&#xff08;Bi-directional Long …
閱讀更多...
Transformer實戰（17）——微調Transformer語言模型進行多標簽文本分類

Transformer實戰（17）——微調Transformer語言模型進行多標簽文本分類

Transformer實戰（17）——微調Transformer語言模型進行多標簽文本分類 0. 前言 1. 多標簽文本分類 2. 數據加載與處理 3. 模型微調 小結 系列鏈接 0. 前言 與單標簽分類不同，多標簽分類要求模型能夠為同一文本分配多個相關標簽，這在新聞分類、文獻標注、內容推薦等場景中尤…
閱讀更多...
開源 C++ QT Widget 開發（十六）程序發布

開源 C++ QT Widget 開發（十六）程序發布

文章的目的為了記錄使用C 進行QT Widget 開發學習的經歷。臨時學習&#xff0c;完成app的開發。開發流程和要點有些記憶模糊&#xff0c;趕緊記錄&#xff0c;防止忘記。 相關鏈接&#xff1a; 開源 C QT Widget 開發&#xff08;一&#xff09;工程文件結構-CSDN博客 開源…
閱讀更多...
MATLAB2-結構化編程和自定義函數-臺大郭彥甫視頻

MATLAB2-結構化編程和自定義函數-臺大郭彥甫視頻

目錄 if elseif else switch case otherwise while exercise練習 for 預宣告 練習題 break tips編程的小技巧 functions函數 練習題 函數句柄 if elseif else 如果condition為真&#xff0c;執行語句 if condition1statement1 elseif condition2statement2 elsest…
閱讀更多...
LVGL移植2048小游戲全攻略

LVGL移植2048小游戲全攻略

目錄 準備腳手架 修改源碼 對接觸摸 測試編譯 測試運行 這一節將以一個已經編寫好的 lvgl 小游戲 2048 描述如何將已經編寫完成的 lvgl 程序移植到開發板上。 準備腳手架 在這之前&#xff0c;我們先準備基礎的 LVGL 腳手架。可以直接從 lv_g2d_test 里復制過來進行修改…
閱讀更多...
在Unity2021中使用Profiler的Deep Profile功能時內存超高怎么辦？

在Unity2021中使用Profiler的Deep Profile功能時內存超高怎么辦？

這通常是因為Deep Profile會記錄每一幀所有函數調用的詳細信息&#xff0c;導致內存急劇增長&#xff0c;尤其在大型項目或復雜場景中4。別擔心&#xff0c;我來幫你分析原因并提供一些解決辦法。 理解 Deep Profile 的內存開銷與替代方案 Deep Profile是Unity Profiler的一個…
閱讀更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023