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Un heurístico codicioso aleatorio para la reconfiguración de la red de enlace inalámbrico direccionable

Autores: Skorin-Kapov, Nina; Santos, Ricardo; Ghazzai, Hakim; Kassler, Andreas

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Un heurístico codicioso aleatorio para la reconfiguración de la red de enlace inalámbrico direccionable


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Reconfiguración
Redes de retroceso inalámbricas
Antenas
Demandas de tráfico
MILP
Algoritmo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 37

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En este documento, consideramos la reconfiguración de redes de enlace de retorno inalámbrico con antenas mecánicamente orientables en presencia de demandas de tráfico cambiantes. La reconfiguración requiere la programación y coordinación de varias operaciones, incluida la alineación de antenas y el establecimiento/eliminación de enlaces, con la mínima interrupción al tráfico de usuarios existente. Anteriormente, propusimos un Programa Lineal Entero Mixto (MILP) para orquestar dicha reconfiguración con una pérdida mínima de paquetes. Mientras que el MILP resuelve el problema de manera óptima para un número limitado de intervalos de tiempo discretos de reconfiguración, no escala bien. En este documento, proponemos un algoritmo codicioso aleatorio iterativo para obtener soluciones subóptimas en menos tiempo. El algoritmo programa la reconfiguración de enlaces inalámbricos clasificándolos según un conjunto de atributos con pesos asociados y seleccionándolos según una función codiciosa aleatoria. Los resultados en seis escenarios de red diferentes indican que el algoritmo propuesto puede lograr soluciones de buena calidad en considerablemente menos tiempo. Además, al extender el tiempo de reconfiguración más allá del número máximo de intervalos de tiempo resolubles por el MILP, la heurística propuesta puede obtener soluciones superiores para algunas instancias del problema. El número de iteraciones del algoritmo puede ajustarse para su aplicabilidad tanto en escenarios de planificación fuera de línea como en línea.

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