Análisis de Algoritmos de Agrupamiento en Orange bajo Anaconda para redes Slincing 5G.

Abstract

El despliegue de las redes 5G ha brindado oportunidades y desafíos para la asignación eficiente de recursos tales como ancho de banda latencia y tareas en las redes de telecomunicaciones, por ello, los algoritmos de agrupamiento se han convertido en una herramienta clave para la distribución adecuada de recursos en redes 5G slicing. El presente estudio tiene como propósito principal analizar los algoritmos de agrupamiento no supervisado disponibles en Orange para rebanadas de red 5G, con el fin de lograr una compresión y análisis de los algoritmos y obtener una mejor asignación de recursos y esta clase de redes.

La metodología utilizada en este estudio se basa en el análisis de una base de datos específica utilizando el software Orange, en particular, se evaluarán los algoritmos K-Means, DBSCAN, y Hierarchical Clustering para determinar su eficacia en la asignación de recursos. La validación de los algoritmos de agrupamiento se realizará mediante la comparación de los resultados obtenidos con diferentes configuraciones y parámetros, se analizarán las métricas relevantes como la cohesión de los grupos, la separación entre los grupos y la estabilidad de las asignaciones. Los resultados obtenidos en este estudio proporcionarán una nueva fuente de investigación para las Unidades tecnológicas de Santander y contribuirán al conocimiento científico en el campo de las redes 5G y la optimización de recursos, en la virtualización de las rebanas de la red.