Implementación de un modelado lineal para la capacidad de redes basadas en IEEE 802.11
Notice bibliographique
Résumé
Este proyecto se divide fundamentalmente en dos partes. En la primera, se propone un algoritmo de enrutado para Wireless Mesh Networks basadas en 802.11 llamado Energy and Throughput-aware Routing (ETR). El objetivo de ETR es proporcionar flujos con garantía de throughput a la vez que se minimiza el consumo total de energía por parte de la red. Para alcanzar estos objetivos, analizaremos el comportamiento del throughput en una WMN. Basándonos en este análisis, estableceremos unas restricciones que nos llevarán al cálculo de una región de capacidad linealizada, y que nos permitirá determinar qué asignaciones de throughput son factibles en la red. Introduciendo estas restricciones en un problema de Integer Programming, seremos capaces de proponer un algoritmo de enrutado que permite aceptar el mayor número de flujos con el que se pueden garantizar las demandas de throughput. Posteriormente, se extenderá este algoritmo teniendo en cuenta consideraciones relativas al consumo de energía, desarrollando un algoritmo que use el menor número de nodos posible, y que nos permita apagar aquellos nodos que no se utilizan, ahorrando así energía. En la segunda parte, propondremos una solución que permita optimizar el enrutado y la configuración MAC a la hora de proporcionar garantías de throughput en Wireless Mesh Networks heterogéneas. De la misma manera, basaremos nuestra solución en una región de capacidad linealizada, lo que nos ofrece una forma de representar la capacidad de un enlace wireless independientemente de la tecnología utilizada. La aproximación propuesta se evaluará mediante pruebas experimentales en distintos escenarios.
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 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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».