Escalonamento de Recursos de Rádio para Suporte ao Aprendizado Federado em Redes 5G - Oliveira, Renan R. de; Oliveira, Luan Gabriel S.; Santos, Carlos Eduardo da S.; Cardoso, Kleber V.; Oliveira-Jr, Antonio (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
Este artigo propõe um algoritmo de escalonamento para tarefas de Aprendizado Federado em redes 5G considerando tráfego de fundo concorrente não prioritário e limitações dos recursos de comunicação. O algoritmo seleciona dispositivos com dados mais representativos e com melhores condições de canal, emprega uma heurística de agendamento que prioriza os fluxos de atualizações de modelos com coexistência de tráfego de fundo e aplica uma estratégia de agregação que reforça as contribuições que favorecem a convergência do modelo global. A implementação é integrada ao módulo 5G-LENA do ns-3 e demonstra melhorias na convergência e nos indicadores de desempenho da rede 5G, superando os algoritmos tradicionais de escalonamento.