RT Generic
T1 Aplicación de técnicas de aprendizaje automático para la asignación y autoescalado de Funciones de Red Virtuales en Redes Móviles
T2 Applying Machine Learning to the  Virtual Network Functions placement  and scaling problems in mobile networks
A1 Sedeño Guerrero, Francisco José
K1 Energía - Consumo
K1 Aprendizaje automático (Inteligencia artificial)
K1 Informática - Trabajos Fin de Grado
K1 Grado en Ingeniería del Software - Trabajos Fin de Grado
AB VNF placement es el nombre dado al problema de asignar distintas funciones de red virtuales (virtual network functions o VNF) a distintos nodos. Existen varios criterios distintos de asignación óptima, como puede ser minimizar el  tiempo  que  tarda  una VNF en ejecutarse o simplemente asignar  la VNF al nodo con más potencia disponible en el momento de la asignación. En este Trabajo de Fin de Grado el objetivo es realizar esta asignación utilizando como criterio el consumo mínimo de energía de las tareas.Averiguar la energía que consume un nodo al ejecutar  una VNF  antes  de llevarla  a cabo no es una tarea sencilla, por lo tanto, en este TFG se pretende entrenar  un modelo de Machine Learning para que sea capaz de predecir este consumo de energía para una VNF y un nodo dados, este resultado se conseguirá entrenando el modelo  de  Inteligencia Artificial con datos de experimentos previos de las ejecuciones de distintas VNF en nodos con distintas características.Para conseguir el mejor resultado obtenible con los conjuntos de datos, en el entrenamiento del modelo se han utilizado distintas técnicas  de  aprendizaje  supervisado, se han analizado sus capacidades de generalización y, basándose en estos resultados, se ha seleccionado la mejor técnica.
YR 2022
FD 2022-06
LK https://hdl.handle.net/10630/25045
UL https://hdl.handle.net/10630/25045
LA spa
DS RIUMA. Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga
RD 27 feb 2026