Joint routing and scheduling in WiMAX-based mesh networks: A column generation approach
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.
Notice bibliographique
Résumé
The problem of scheduling and tree routing in WiMAX/802.16 based mesh networks were not defined in the standard and are thus subject to extensive research. In this paper, we consider the problem of joint routing and scheduling in 802.16-based wireless mesh network, with the objective of determining a minimum length schedule that satisfies a given (uplink/downlink) end-to-end traffic demand. Minimizing the schedule length amounts to maximizing the spectrum spatial reuse by concurrently transmitting on as many links as possible, which we refer to as a transmission configuration (a group of links that can simultaneously transmit without violating the signal-to-interference-plus- noise ratio (SINR) requirement). Our model is referred to as maximum spatial reuse (MSR). Since there is an overwhelming number of possible transmission configurations to be assigned to time slots, we adopt the column generation technique to construct our MSR model. We present two formulations for modeling MSR, namely the link-based column generation (CGLink) formulation and the path-based column generation (CGPath) formulation. These two formulations differ mainly in the number of routing decision variables. Our experimental results indicate that the path-based formulation needs much less computational (CPU) time than the link-based formulation in order to determine the (same) optimized solution with the same spatial reuse gain.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle