Broadband wireless network planning using evolutionary algorithms
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a simultaneous planning of Base Stations (BSs) and Relay Stations (RSs) with link flow for a broadband wireless network. Infrastructure costs (BS cost, RS cost and their operational costs) of a wireless network is a key factor for network service providers while planning a network. The objective of this problem is to determine a set of BSs and RSs that can serve all users and fulfill their demands at the lowest cost. This problem settings is equally important for planning networks from scratch or enhancements in existing networks. This combinatorial optimization problem is NP-hard in nature. Evolutionary Algorithms (EAs) are intelligent tools that can provide high quality solution to this type of problems. Usually, efficiency of EAs depends on the problem. The aim is to find effective EAs with minimum resources such as low computational complexity, processing time and number of fitness functions evaluations. We formulate this problem as a non-linear discrete optimization and introduce four recent EAs that are motivated by natural intelligent behaviors. The objective function of this planning problem is computationally costly, and there exist a tradeoff between resources and quality of solution. These algorithms include Biogeography-based Optimization (BBO) that is inspired by the natural migration phenomenon of species between different islands, Artificial Bee Colony (ABC) based on the intelligent behavior of honey bee swarms, Quantum-inspired Evolutionary Algorithm (QEA) from the idea of quantum computing, and Immune Quantum Evolutionary Algorithm (IQEA) motivated by both the immune theory and quantum computing. Simulation results demonstrate insights of EAs' and present tradeoff between resources and quality of solutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».