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Enregistrement W2163521536 · doi:10.1109/icc.2007.84

Optimal Scheduling Policy Determination for High Speed Downlink Packet Access

2007· article· en· W2163521536 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Wireless Network Optimization
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGranularityTelecommunications linkScheduling (production processes)Network packetDynamic priority schedulingComputational complexity theoryDynamic programmingMathematical optimizationHeuristicBellman equationDistributed computingComputer networkQuality of serviceAlgorithmMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we present an analytic model and methodology to determine optimal scheduling policy that involves two dimension space allocation: time and code, in high speed downlink packet access (HSDPA) system. A discrete stochastic dynamic programming model for the HSDPA downlink scheduler is presented. Value iteration is then used to solve for optimal policy. This framework is used to find the optimal scheduling policy for the case of two users sharing the same cell. Simulation is used to study the performance of the resulted optimal policy using round robin (RR) scheduler as a baseline. The policy granularity is introduced to reduce the computational complexity by reducing the action space. The results showed that finer granularity (down to 5 codes) enhances the performance significantly. However, the enhancement gained when using even finer granularity was marginal and does not justify the added complexity. The behaviour of the value function was observed to characterize the optimal scheduling policy. These observations is then used to develop a heuristic scheduling policy. The devised heuristic policy has much less computational complexity which makes it easy to deploy and with only slight reduction in performance compared to the optimal policy according to the simulation results.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,557
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,283 · 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

En bref

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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