On the Complexity of Scheduling in Wireless Networks
Notice bibliographique
Résumé
We consider the problem of throughput-optimal scheduling in wireless networks subject to interference constraints. We model the interference using a family of -hop interference models, under which no two links within a -hop distance can successfully transmit at the same time. For a given , we can obtain a throughput-optimal scheduling policy by solving the well-known maximum weighted matching problem. We show that for , the resulting problems are NP-Hard that cannot be approximated within a factor that grows polynomially with the number of nodes. Interestingly, for geometric unit-disk graphs that can be used to describe a wide range of wireless networks, the problems admit polynomial time approximation schemes within a factor arbitrarily close to 1. In these network settings, we also show that a simple greedy algorithm can provide a 49-approximation, and the maximal matching scheduling policy, which can be easily implemented in a distributed fashion, achieves a guaranteed fraction of the capacity region for "all ." The geometric constraints are crucial to obtain these throughput guarantees. These results are encouraging as they suggest that one can develop low-complexity distributed algorithms to achieve near-optimal throughput for a wide range of wireless networks.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».