Abstract-Under den senaste tiden, trådlös access teknik blir allt vanligare på grund av enkel drift och installation av obundna trådlösa medier. Designen av trådlösa nätverk är utmanande på grund av det mycket dynamiska miljötillståndet som gör parameteroptimering till en komplex uppgift. Tack vare de dynamiska och ofta okända driftsvillkoren förlitar sig moderna standarder för trådlösa nätverk i allt högre grad på maskininlärning och artificiell intelligensalgoritmer. Genetiska algoritmer (GAs) ger en väletablerad ram för att genomföra artificiell intelligens uppgifter som klassificering, lärande och optimering. GA är välkända för sin anmärkningsvärda generalitet och mångsidighet och har tillämpats i en mängd olika miljöer i trådlösa nätverk. I detta dokument tillhandahåller vi en omfattande kartläggning av tillämpningar av god jordbrukshävd och goda miljöförhållanden i trådlösa nätverk. Vi tillhandahåller både en presentation av vanliga GA-modeller och konfiguration och ger en bred kartläggning av GA-teknik i trådlösa nätverk. Vi pekar också på öppna forskningsfrågor och definierar potentiellt framtida arbete. Även om det finns olika undersökningar om god jordbrukshävd och goda miljöförhållanden i litteraturen är vår uppsats den första, så vitt vi vet, som fokuserar på deras tillämpning i trådlösa nätverk.
Denna dynamiska, och ofta okända, driftsförhållanden ökar trådlösa nätverk standarder förlitar sig på maskininlärning och artificiell intelligens algoritmer REF.
Genetic Algorithms in Wireless Networking: Techniques, Applications, and Issues
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}