ABSTRACT Självorganiserande nätverk agerar självständigt för att uppnå bästa möjliga prestanda. För att uppnå detta krävs en känslig balans mellan olika och ofta motstridiga tjänstekvalitetskrav. Att hitta den optimala lösningen blir vanligtvis ett nonolynomiskt svårt problem, eftersom nätverksstorleken ökar i fråga om antalet noder. Dessutom leder användningen av användardefinierade allmännyttiga funktioner för aggregering av de olika objektiva funktionerna ofta till suboptimala lösningar. Å andra sidan kan Pareto optimalitet förena de olika designmålen genom att ge ett element av elitism. Även om det finns en uppsjö av bioinspirerade algoritmer som försöker ta itu med detta optimeringsproblem, de ofta misslyckas med att generera alla de punkter som utgör den optimala Pareto front. Som ett botemedel föreslår vi en optimal multiobjektiv kvantassisterad algoritm, nämligen den icke-dominerade kvantoptimeringsalgoritmen (NDQO), som utvärderar de legitima rutterna genom att använda konceptet Pareto optimalitet vid en minskad komplexitet. Vi jämför sedan NDQO-algoritmens prestanda med de senaste evolutionära algoritmerna, vilket visar att NDQO-algoritmen uppnår en nästan optimal prestanda. Dessutom härleder vi analytiskt de övre och nedre gränserna för NDQO-algoritmernas komplexitet, som är av ordningen O(N ) och O(N ε N ) i det bästa respektive värsta scenariot. Detta motsvarar en betydande komplexitetsminskning av NDQO från ordningen för O(N 2 ) som införts genom brute-force-metoden.
När det gäller det multi-objektiva routing problemet, så vitt författarna vet, finns det bara en enda omfattande studie av Alanis et al. REF som drar nytta av QP, där den så kallade icke-dominerade kvantoptimeringsalgoritmen (NDQO) har införts för att gemensamt optimera överföringsrutten i termer av den uppnåeliga BER, den totala effektförlusten och den slutliga fördröjningen med tillämpning av Pareto Optimality för att utvärdera rutterna, samtidigt som det medför en komplexitet i ordningen för O(N ) och O(N ε N ) i det bästa respektive det värsta scenariot.
Quantum-Assisted Routing Optimization for Self-Organizing Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}