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Enregistrement W2048047401 · doi:10.1109/mwc.2007.314548

Radio resource management games in wireless networks: an approach to bandwidth allocation and admission control for polling service in IEEE 802.16 [Radio Resource Management and Protocol Engineering for IEEE 802.16]

2007· article· en· W2048047401 sur OpenAlexafffund
Dusit Niyato, Ekram Hossain

Notice bibliographique

RevueIEEE Wireless Communications · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensUniversity of ManitobaTellabs (Canada)
Organismes subventionnairesUniversity of Manitoba
Mots-clésComputer scienceGame theoryPollingComputer networkWireless networkResource allocationResource management (computing)Quality of serviceNash equilibriumAdmission controlCall Admission ControlRadio resource managementBandwidth allocationWirelessTelecommunicationsMathematical optimization

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Game theory is a mathematical tool developed to understand competitive situations in which rational decision makers interact to achieve their objectives. Game theory techniques have recently been applied to various engineering design problems in which the action of one component impacts (and perhaps conflicts with) that of any other component. In particular, game theory techniques have been successfully used for protocol design and optimization (e.g., radio resource management, power control) in wireless networks. In this article we present an overview of different game theory formulations. Then a survey on the game-theory-based resource management and admission control schemes in different wireless networks is presented, and several open research issues are outlined. To this end, we propose an adaptive bandwidth allocation and admission control scheme for polling service in an IEEE 802.16-based wireless metropolitan area network. A noncooperative game is formulated, and the solution of this game is determined by the Nash equilibrium for the amount of bandwidth offered to a new connection. The admission control policy ensures QoS for all connections in the system

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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