Meta-Heuristic Solution for Dynamic Association Control in Virtualized Multi-Rate WLANs
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
Chaotic deployment of Wireless Local Area Networks (WLANs) in dense urban areas is one of the common issues of many Internet Service Providers (ISPs) and Wi-Fi users. It results in a substantial reduction of the throughput and impedes the balanced distribution of bandwidth among the users. Most of these networks are managed independently and there is no cooperation among them. Moreover, the conventional association mechanism that selects the Access Points (APs) with the strongest Received Signal Strength Indicator (RSSI) aggravates this situation. In this paper, we present a versatile near-optimal solution for the fair bandwidth distribution over virtualized WLANs through dynamic association control. The proposed scheme is called ACO-PF, which is developed on top of Ant Colony Optimization (ACO) as a meta-heuristic technique to provide Proportional Fairness (PF) among the greedy clients. In fact, it presents a generic and centralized solution for ISPs that are using a common, virtualized or overlapped WLAN infrastructure for serving their customers. We have evaluated the efficacy of ACO-PF through numerical analysis versus popular existing schemes for both downlink and uplink scenarios. Our proposed technique has less complexity in terms of the implementation and running time for largescale WLANs and it can be easily developed and customized for different objective functions. In addition, it is implemented in a testbed environment to investigate the key challenges of real deployment scenarios.
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 | 0,001 | 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