Abstrakta trådlösa nätnät (WMN) är kostnadseffektiva nät som har potential att fungera som en infrastruktur för avancerade lokaliseringsbaserade tjänster. Platsservice är en önskad funktion för WMNs för att stödja platsorienterade applikationer. WMN är också intressant infrastruktur för att stödja allmänt förekommande multimedia Internetaccess för mobila eller fasta mesh kunder. För att effektivt stödja sådana tjänster och erbjuda QoS är optimerad placering av mesh router noder mycket viktigt. I själva verket kan sådan optimerad mesh placering stödja lokaliseringstjänst som hanteras i mesh och hålla graden av platsuppdateringar låg. Detta platsbaserade nodproblem har visat sig vara NP-hårdt och kommer därför sannolikt inte att kunna lösas i rimlig tid. Därför används heuristiska metoder, såsom genetiska algoritmer (GAs), som upplösningsmetoder. I detta dokument behandlar vi effekten av befolkningsstorleken för platsmedveten nodplacering i WMNs. Vårt WMN-GA-system använder GA för att bestämma positionerna för mesh routrar och meshklienter i gridområdet. Vi använde en plats-medveten nod placering av mesh router i celler av ansedda rutnätsområde för att maximera nätverksanslutning och användartäckning. Vi utvärderar prestandan hos det föreslagna och implementerade WMN-GA-systemet för låg och hög densitet av kunder som överväger olika distributioner och med tanke på jättekomponent och antal täckta användare parametrar. Simuleringsresultaten visar att för lågdensitetsnät, med ökande befolkningsstorlek, ger GA bättre resultat. Med ökningen av befolkningsstorleken behöver dock god jordbrukshävd och goda miljöförhållanden mer beräkningstid. Det föreslagna systemet har bättre prestanda i täta nätverk som hot spots för Weibull distribution när befolkningens storlek är stor.
Referensreferensreferensen undersökte effekten av populationsstorleken för WMN:s genetiska algoritm.
Effects of population size for location-aware node placement in WMNs: evaluation by a genetic algorithm--based approach
{'venue': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'journal': 'Personal and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}