84
Capitolo 5 Conclusioni
Dai risultati esposti nel capitolo precedente si possono notare le differenze che intercorrono tra approcci distribuiti e centralizzati a livello di prestazioni.
I sistemi distribuiti presentano rate loss molto accentuati a causa della ricerca iterativa della convergenza in modo indipendente di ogni cella. Chiaramente, dato che si offrono capacità trasmissive inferiori, si hanno potenze impegnate nel sistema più basse.
Quello che rimane da dire è che il rate loss che si sperimenta con il solver ID da noi preso in esame è molto alto; questo perché l’algoritmo implementato è estremamente snello e quindi computazionalmente poco complesso.
Con alcune modifiche, diminuendo la reattività del programma, si possono ridurre le perdite aumentando comunque le potenze trasmesse dalle BS del sistema.
Il sistema da noi implementato è improntato all’evitare latenze nella ricerca della convergenza, fissata una certa capacità del sistema, se questa risulta particolarmente complicata.
Per quanto riguarda l’algoritmo MA seguendo un approccio centralizzato riesce a raggiungere la convergenza con un numero di iterazioni minore.
Chiaramente in questo caso si hanno una complessità computazionale ed un overhead di traffico maggiori.
La scelta migliore tra l’utilizzo di un solver centralizzato e un solver distribuito dipende dal particolare contesto preso in esame; l’analisi
Capitolo 5 – Conclusioni
85 prestazionale eseguita in questo elaborato mette in luce pregi e difetti delle diverse tipologie di approccio.
I risultati qui presentati possono rappresentare un ausilio per poter comprendere la fisionomia dei problemi di allocazione di risorse ma anche un punto di partenza da cui cominciare per trovare soluzioni sempre più efficienti.
