Fair Max Rate: Um Escalonador de Recursos Baseado em Aprendizado por Reforço para Redes 5G - Lopes, Diego Canizio; Nasserala, André; Bastos, Ian Vilar; Moraes, Igor M. (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2025: Anais do XLIII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2025.6223, 2025)
Este artigo propõe um escalonador de recursos para redes 5G baseado em aprendizado por reforço, visando maximizar a vazão da rede ao distribuir recursos conforme a eficiência espectral de cada dispositivo de usuário. O escalonador proposto assegura uma vazão mínima para cada dispositivo, equilibrando eficiência e justiça. A avaliação se dá através de simulação com base nas métricas de vazão e Índice de Jain. O desempenho do escalonador proposto é comparado aos algoritmos clássicos Round Robin (RR), Proportional Fair (PF) e Max Rate (MR), e, com ele, se obtém um aumento de até 27,27% na vazão quando comparado ao RR e com melhores índices de justiça quando comparado ao MR.