Softwarized Resource Allocation in Digital Twins-Empowered Networks for Future Quantum-Enabled Consumer Applications
Notice bibliographique
Résumé
Network softwarization (NetSoft), recognized as crucial attribute of 6G networks, promises to provide enhanced and advanced services, including future quantum-enabled consumer applications. Softwarized resource allocation is the core issue in NetSoft concept. Digital twins (DT) guarantees to generate the corresponding digital world that reflects and interacts with the original physical world seamlessly. With DT empowering, the digital replica of softwarized networks can be generated to predict, simulate, analyze the softwarized resource allocation in more economical, convenient and scalable methods.In this paper, we research the softwarized resource allocation of requested services, usually, called as slices, in DT-empowered networks for future quantum-enabled consumer applications. We focus on developing efficient softwarized resource allocation algorithm. At first, we present models of the DT-empowered networks and service requests by using graph theory and hypergraph theory. Then, we design one softwarized resource management framework, labeled as DT-Slice-Soft-6G. This framework has the functions of managing softwarized resources, calculating resource allocation solution in digital replica and sending the calculated solution back to softwarized 6G networks. Thereafter, one efficient and fine-grained softwarized resource allocation algorithm, inserted in DT-Slice-Soft-6G, is detailed. This algorithm is labeled as Heu-DT-Slice-6G and is proposed based on efficient heuristic methods. To validate the highlights of DT-Slice-Soft-6G and Heu-DT-Slice-6G, we conduct the simulation work in our self-developed simulator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».