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研究生:李碩修
研究生(外文):Shuo-SiouLi
論文名稱:無線隨意式網路資源管理最佳化
論文名稱(外文):Optimal Resources Allocation for Wireless Ad-hoc Networks
指導教授:郭文光
指導教授(外文):Wen-Kuang Kuo
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:電腦與通信工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:40
中文關鍵詞:Ad-hoc無線網路資源管理最佳化能量效益熵正則化類電磁演算法
外文關鍵詞:Ad-hoc networksresource managementoptimizationenergy efficiencyentropic regularizationelectromagnetism-like mechanism
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能源議題是近幾年大家所重視的焦點之一,本篇論文將對於Ad-hoc無線網路資源管理問題最佳化進行研討與分析,藉由考慮Ad-hoc無線網路的架構、流量分配、路由配置及功率控制等因素將問題建構成相映的數學式,論文中將探討三種不同型式的能量效益目標函式,在網路流量、通道容量、功率上限等限制下,尋求使得網路能量效益最佳的資源分配,而主要使用的求解方法分別有Dinkelbach-type演算法、熵正則化演算法(MDER)及Electromagnetism-like mechanism(EM)演算法。
Energy issues is important in recent years.This thesis will discuss and analysis the optimization of the Ad-hoc wireless network resource management problem. We will formulate the Ad-hoc wireless network resource management optimization problem by considering the architecture of the Ad-hoc wireless networks, flow allocation, routing and power management issues.Then we introduce three different types of energy efficiency objective function with flow constrain,capacity constrain and power constrain. And we apply Dinkelbach-type algorithm, modified Dinkelbach entropic regularization method, and Electromagnetism-like mechanism for solving the problem.
第一章 簡介 4
第二章 網路架構與限制條件 5
2.1 Ad-hoc無線網路 5
2.2 決策變數 7
2.3 限制條件 7
2.3.1 功率限制 7
2.3.2 容量限制 7
2.3.3 流量守恆限制 8
2.3.4 資料流服務品質要求 9
2.4能量效益問題 9
2.4.1 最大化能量效益問題 9
2.4.2 最大化最小化能量效益問題 10
2.4.3 比值和最大化能量效益問題 10
第三章 求解程序與模擬結果 11
3.1 最大化能量效益問題 11
3.1.1 局部線性逼近法(Locally Linear Approach Method) 12
3.1.2 分數規劃(Fractional Programming) 16
3.1.3 尋找起始點 19
3.1.4 模擬結果 21
3.2 最大最小化能量效益問題 24
3.2.1 熵正則化演算法(MDER) 25
3.2.2 模擬結果 29
3.3 比值和最大能量效益問題 31
3.3.1 Electromagnetism-like mechanism(EM)演算法 31
3.3.2 模擬結果 37
第四章 結論 38
參考文獻 39

[1] L. Chen,S. H. Low,M.Chiand, and J. C. Doyle. Optimal cross-layer
congestion control routing and scheduling design in ad hoc wireless
network.
[2]R. M. et al. Cross-layer design for lifetime maximization in interference-limited wireless sensor networks. EEE Infocom, 2005.
[3]M. Johansson and L. Xiao. Cross-layer optimization of wireless networks using nonlinear column generation. IEEE Transactions on Wireless Communications, 5(2):435-445, 2006.

[4] J.P. Crouzeix, J.A. Ferland, and S. Schaible. An algorithm for generalized
fractional programs. Journal of Optimization Theory and Applications,50:183-187, 1986.
[5] W. Dinkelbach. On nonlinear fractional programming. Management Science, 13:492-498,1967.
[6] S.S.Ju. Optimal resources allocation for a cognitive network. Master's thesis,NCKU,2009
[7] J.Y. Lin and R.L. Sheu. Modified dinkelbach-type algorithm for generalized fractional programs with infinitely many ratios. Journal of Optimization Theory and Application, 126(2):323-343,2005.
[8] R.L. Sheu, W.I. Wu and Ilker Birbil, 2008 “Solving the Sum-of-Ratios Problem by Stochastic Search Algorithm, Journal of Global Optimization, Vol. 42, No. 1, 91-109.
[9]Freund, R.W., Jarre, F. Solving the sum-of-ratios problem by an interior-point method. J. Glob. Optim. 19,83-102,2001.
[10] M. Chiang, C. W. Tan, D. P. Palomar, D. O'Neill, and D. Julian. Power control by geometric programming. IEEE Transactions on Wireless Communications, 6(7):2640{2651, 2007
[11]I.Zang.A smooth-out technique for min-max problem.Management Programming, 19:61-77,1980
[12] X.S.Li and S.C.Fang. On the entropic regularization method for solving min-max problems with applications. Zeischrift fur Operation Research, 46:119-160,1997.
[13]Y.C.Li Optimal Congestion Control for an Ad-Hoc Network. Master's thesis,NCKU,2010

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