Abstract-optimal kapacitetsanalys i multi-radio flerkanaliga trådlösa nätverk till sin natur ådrar sig formuleringen av ett blandat heltal programmering, som är NP-hård i allmänhet. Den nuvarande tekniken tillgriper huvudsakligen heuristiska algoritmer för att få en ungefärlig lösning. I detta dokument föreslår vi ett nytt koncept för flerdimensionell konfliktgraf (MDCG). Baserat på MDCG kan problemet med kapacitetsoptimering noggrant modelleras som ett problem med linjär programmering (LP) multi-commodity flow (MCF), förstärkt med maximal oberoende uppsättning (MIS) begränsningar. Den MDCG-baserade lösningen ger inte bara maximal genomströmning eller verktyg, utan också optimala konfigurationer för routing, kanaltilldelning och schemaläggning. Dessutom kan MDCG-baserad optimal kapacitetsplanering utnyttja dynamisk kanalswaping, vilket är svårt att uppnå för de befintliga heuristiska algoritmerna. En särskild utmaning i samband med MDCG-baserad kapacitetsanalys är att söka exponentiellt många möjliga MIS. Vi visar teoretiskt att i själva verket endast en liten uppsättning kritiska MIS, som kallas kritisk MIS, kommer att schemaläggas i den optimala resurstilldelningen. Vi utvecklar sedan en polynomisk databehandlingsmetod, baserad på en ny schemaläggning index beställning (SIO) koncept, för att söka den kritiska MIS set. Omfattande numeriska resultat presenteras för att visa effektiviteten i MDCG-baserad resursalgoritm jämfört med välkända heuristiska algoritmer som presenteras i [1], och effektiviteten i SIO-baserade MIS-data jämfört med den allmänt antagna slumpmässiga algoritmen för sökning av MIS.
En polynomisk databehandlingsmetod i REF-sökningar efter kritisk maximal oberoende uppsättning som måste schemaläggas för optimal resursfördelning.
Multi-dimensional Conflict Graph Based Computing for Optimal Capacity in MR-MC Wireless Networks
{'venue': '2010 IEEE 30th International Conference on Distributed Computing Systems', 'journal': '2010 IEEE 30th International Conference on Distributed Computing Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}