• advantedge
• algorithm
• algoritmo
• api
• cammini minimi multi obiettivo
• dijkstra
• emulation
• emulations
• emulazioni
• mda
• mec
• mpeg ts
• multi accesso
• multi-access
• network
• path
• paths
• percorsi
• python
• qoe
• rete internet
• shortest path
• vlc

Il lavoro di tesi dal titolo "Multi-objective Dijkstra Algorithm for QoE management in a Multi-access Edge Computing scenario" propone l'integrazione di un algoritmo di ricerca dei percorsi Pareto-ottimali tra server e client in una architettura di tipo MEC (Multi-access Edge Computing), con l'obiettivo di migliorare la Quality of Experience (QoE) in caso di eventi avversi, quali aumenti di latenza, perdita di pacchetti e bitrate ridotto. Nello scenario preso in considerazione, il server rappresenta il MEC host ed il client rappresenta un utente che usufruisce del servizio offerto, in questo caso lo streaming di un video.

La piattaforma AdvantEDGE è stata usata per emulare l'architettura di tipo MEC.
AdvantEDGE consente di modificare lo scenario tramite API, permettendo di integrare l'algoritmo di ricerca dei cammini ottimali e simulando il cambiamento di posizione dell’host MEC e del client.
Diverse simulazioni sono state effettuate per valutare la Quality of Experience (QoE) offerta dall'algoritmo di ricerca al variare di parametri di rete che alterano la qualità del flusso dei dati.

Dalle simulazioni effettuate è emersa l'efficacia (la QoE si è rilevata maggiore) della soluzione in cui vengano scelti i cammini Pareto-ottimali rispetto alla soluzione basata sulla scelta di una singola tecnologia di accesso alla rete (non Multi-access).


---------------------------------------------------- ENGLISH --------------------------------------

The thesis "Multi-objective Dijkstra Algorithm for QoE management in a Multi-access Edge Computing scenario" proposes the integration of a research algorithm for Pareto-optimal paths between server and client in a type architecture MEC (Multi-access Edge Computing), with the aim of improving the Quality of Experience (QoE) in spite of adverse events, such as increased latency, packet loss and reduced bitrate. In the considered scenario, the server represents the host MEC and the client represents a user using the offered service. In this thesis work, the offered service is the streaming of a video.

The AdvantEDGE platform was used to emulate the MEC architecture.
On AdvantEDGE it is possible to modify the scenario via API, allowing the integration of the research algorithm for optimal paths and simulating the change of position of the MEC host and the client.
Several simulations were carried out to evaluate the Quality of Experience (QoE) offered by the research algorithm as the network parameters that alter the quality of the data flow varied.

The simulations performed show, as a result, an improvement of the QoE if the path search algorithm was applied.