Implementación de un modelado lineal para la capacidad de redes basadas en IEEE 802.11
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".