I detta dokument överväger vi problemet med att minimera informationsåldern i ett system med flera källor, där källor kommunicerar sina uppdateringspaket till en destination via en kanal med slumpmässig fördröjning. På grund av störningar kan endast en källa schemaläggas åt gången. Vi anser att problemet med att hitta en beslutspolicy som styr paketprovtagningstiderna och schemalägger källöverföringar för att minimera den totala genomsnittliga toppåldern (TaPA) och den totala medelåldern (TaA) för källorna. Vår utredning av detta problem resulterar i en viktig separationsprincip: Den optimala schemaläggningsstrategin och den optimala provtagningsstrategin är oberoende av varandra. I synnerhet bevisar vi att, med tanke på provtagningstiderna för uppdateringspaketen, schemaläggningsstrategin Maximum Age First (MAF) ger bästa åldersprestanda bland alla schemaläggningsstrategier. Detta omvandlar vårt övergripande optimeringsproblem till ett optimalt urvalsproblem, med tanke på att beslutspolicyn följer MAF:s schemaläggningsstrategi. Intressant är att vi visar att nollvänta sampler (där ett paket genereras när kanalen är inaktiv) är optimal för att minimera TaPA, medan det inte alltid minimera TaA. Vi använder Dynamic Programmering (DP) för att undersöka den optimala provtagaren för att minimera TaA. Slutligen ger vi en ungefärlig analys av Bellmans ekvation för att approximera TaA-optimal provtagare genom en vattenfyllningslösning och visa dess effektivitet genom numeriska utvärderingar.
Att utvidga studien till system med flera källor övervägdes i REF, där provtagnings- och schemaläggningsstrategier är gemensamt optimerade för att minimera åldern.
Age-optimal Sampling and Transmission Scheduling in Multi-Source Systems
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}