Avançando redes 6G-IoT: agendamento de transmissão de pacotes de catkins de salgueiro com abordagem de alocação de recursos baseada em IA e teoria dos jogos bayesiana.

A rápida expansão das redes de banda larga móvel e a proliferação de aplicações da Internet das Coisas (IoT) aumentaram substancialmente as demandas de transmissão e processamento de dados. No entanto, os domínios de aplicação de modelos habilitados para IoT frequentemente enfrentam limitações de recursos, exigindo respostas rápidas, baixa latência e grande largura de banda, superando suas capacidades inerentes. Para enfrentar esses desafios, propomos um sistema de agendamento de pacotes e alocação de recursos baseado na abordagem de redes de pesca, denominado Fishnet-6G, para otimizar a alocação de recursos da rede nas redes 6G propostas. Inicialmente, construímos uma rede baseada no Triângulo de Sierpinski em um ambiente IoT 6G, melhorando a conectividade dos dispositivos. Utilizamos o algoritmo de Agrupamento de Pico de Densidade Quântica (QDPC) para realizar a agrupamento de dispositivos IoT, estabelecendo Cabeça de Cluster (CH) e Cabeça de Cluster Substituta (SUB CH) com base em métricas reais. Além disso, a previsão de tráfego é alcançada através de dois processos, agrupamento e status de fila justa, utilizando o algoritmo de Gradiente de Política Determinística Aprimorado (IMPDDPG) com uma taxa de amostragem variável, resultando em um agendamento de pacotes bem organizado. Subsequentemente, realizamos o agendamento ótimo de pacotes empregando o algoritmo de Otimização de Catkins de Salgueiro (WCO), e os pacotes agendados são gerenciados dentro de uma Topologia de Rede de Pesca para reduzir o consumo de energia e a complexidade do sistema. Finalmente, alocamos os pacotes agendados aos blocos de recursos desejados usando a Abordagem Bayesiana Teórica dos Jogos (BGTA). A abordagem proposta é implementada usando o Simulador de Rede-3.26, e o desempenho do modelo Fishnet-6G é avaliado com base em tempo, taxa de transmissão, eficiência energética, throughput médio, latência e taxa de perda de pacotes. A análise numérica demonstra que o Fishnet-6G supera abordagens existentes em todas essas métricas, mostrando sua eficácia em enfrentar os desafios das redes IoT 6G.