Controllo della congestione nelle reti wireless
Ottimizzazione del percorso con l'algoritmo genetico
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Applicare la matematica a un problema del mondo reale significa per lo più, in primo luogo, modellare il problema matematicamente, forse con restrizioni, idealizzazioni o semplificazioni difficili, poi risolvere il problema matematico, e infine trarre conclusioni sul problema reale sulla base delle soluzioni del problema matematico. Gli algoritmi genetici codificano una soluzione potenziale a un problema specifico su una struttura di dati semplice come un cromosoma e applicano operatori di ricombinazione a diverse strutture in modo da conservare le informazioni critiche. Gli algoritmi di rout...
Applicare la matematica a un problema del mondo reale significa per lo più, in primo luogo, modellare il problema matematicamente, forse con restrizioni, idealizzazioni o semplificazioni difficili, poi risolvere il problema matematico, e infine trarre conclusioni sul problema reale sulla base delle soluzioni del problema matematico. Gli algoritmi genetici codificano una soluzione potenziale a un problema specifico su una struttura di dati semplice come un cromosoma e applicano operatori di ricombinazione a diverse strutture in modo da conservare le informazioni critiche. Gli algoritmi di routing del percorso più breve sono un problema ben consolidato e affrontato da molti ricercatori in modi diversi. Una di queste alternative è quella di utilizzare un algoritmo di routing basato su GA. Tuttavia, è anche noto che l'algoritmo di routing basato su GA non è abbastanza veloce per il calcolo in tempo reale. Noi proponiamo di usare questo enorme strumento di ottimizzazione stocastica per il problema dell'Optimum Path Routing. GA può essere utilizzato per l'ottimizzazione del processo di ricerca del percorso ottimale di routing in una rete per l'ottimizzazione sia della distanza che del problema di congestione in una rete.Il libro proposto "Congestion Control in Wireless Networks" è stato implementato in MATLAB 7.0.
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