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Heuristic and simulated annealing algorithms for solving extended cell assignment problem in wireless ATM networks
[[abstract]]In this paper, we investigate the extended cell assignment problem which optimally assigns new adding and splitting cells in Personal Communication Service (PCS) to switches in a wireless Asynchronous Transfer Mode (ATM) network. Given cells in a PCS network and switches on an ATM network (whose locations are fixed and known), we would like to do the assignment in an attempt to minimize a cost criterion. The cost has two components: one is the cost of handoffs that involve two switches, and the other is the cost of cabling. This problem is modeled as a complex integer programming problem, and finding an optimal solution to this problem is NP-hard. A heuristic algorithm and a simulated annealing algorithm are proposed to solve this problem. The heuristic algorithm, Extended Assignment Algorithm (EEA), consists of two phases, initial assigning phase and cell exchanging phase. First, in the initial assigning phase, the initial assignments of cells to switches are found. Then, these assignments are improved by performing cell exchanging phase in which two cells are repeatedly exchanged in different switches with great reduction of the total cost. The simulated annealing algorithm, ESA (enhanced simulated annealing), generates constraint-satisfied configurations, and uses three configuration perturbation schemes to change current configuration to a new one. Experimental results indicate that EAA and ESA algorithms have good performances
Contribution to resource management in cellular access networks with limited backhaul capacity
La interfaz radio de los sistemas de comunicaciones móviles es normalmente considerada como
la única limitación de capacidad en la red de acceso radio. Sin embargo, a medida que se van
desplegando nuevas y más eficientes interfaces radio, y de que el tráfico de datos y multimedia va
en aumento, existe la creciente preocupación de que la infraestructura de transporte (backhaul) de
la red celular pueda convertirse en el cuello de botella en algunos escenarios. En este contexto, la
tesis se centra en el desarrollo de técnicas de gestión de recursos que consideran de manera
conjunta la gestión de recursos en la interfaz radio y el backhaul. Esto conduce a un nuevo
paradigma donde los recursos del backhaul se consideran no sólo en la etapa de dimensionamiento,
sino que además son incluidos en la problemática de gestión de recursos.
Sobre esta base, el primer objetivo de la tesis consiste en evaluar los requerimientos de
capacidad en las redes de acceso radio que usan IP como tecnología de transporte, de acuerdo a las
recientes tendencias de la arquitectura de red. En particular, se analiza el impacto que tiene una
solución de transporte basada en IP sobre la capacidad de transporte necesaria para satisfacer los
requisitos de calidad de servicio en la red de acceso. La evaluación se realiza en el contexto de la
red de acceso radio de UMTS, donde se proporciona una caracterización detallada de la interfaz
Iub. El análisis de requerimientos de capacidad se lleva a cabo para dos diferentes escenarios:
canales dedicados y canales de alta velocidad. Posteriormente, con el objetivo de aprovechar
totalmente los recursos disponibles en el acceso radio y el backhaul, esta tesis propone un marco de
gestión conjunta de recursos donde la idea principal consiste en incorporar las métricas de la red de
transporte dentro del problema de gestión de recursos. A fin de evaluar los beneficios del marco de
gestión de recursos propuesto, esta tesis se centra en la evaluación del problema de asignación de
base, como estrategia para distribuir el tráfico entre las estaciones base en función de los niveles de
carga tanto en la interfaz radio como en el backhaul. Este problema se analiza inicialmente
considerando una red de acceso radio genérica, mediante la definición de un modelo analítico
basado en cadenas de Markov. Dicho modelo permite calcular la ganancia de capacidad que puede
alcanzar la estrategia de asignación de base propuesta. Posteriormente, el análisis de la estrategia
propuesta se extiende considerando tecnologías específicas de acceso radio. En particular, en el
contexto de redes WCDMA se desarrolla un algoritmo de asignación de base basado en simulatedannealing
cuyo objetivo es maximizar una función de utilidad que refleja el grado de satisfacción
de las asignaciones respecto los recursos radio y transporte. Finalmente, esta tesis aborda el diseño
y evaluación de un algoritmo de asignación de base para los futuros sistemas de banda ancha
basados en OFDMA. En este caso, el problema de asignación de base se modela como un problema
de optimización mediante el uso de un marco de funciones de utilidad y funciones de coste de
recursos. El problema planteado, que considera que existen restricciones de recursos tanto en la
interfaz radio como en el backhaul, es mapeado a un problema de optimización conocido como
Multiple-Choice Multidimensional Knapsack Problem (MMKP). Posteriormente, se desarrolla un
algoritmo de asignación de base heurístico, el cual es evaluado y comparado con esquemas de
asignación basados exclusivamente en criterios radio. El algoritmo concebido se basa en el uso de
los multiplicadores de Lagrange y está diseñado para aprovechar de manera simultánea el balanceo
de carga en la intefaz radio y el backhaul.Postprint (published version
Optimisation of Mobile Communication Networks - OMCO NET
The mini conference “Optimisation of Mobile Communication Networks” focuses on advanced methods for search and optimisation applied to wireless communication networks. It is sponsored by Research & Enterprise Fund Southampton Solent University.
The conference strives to widen knowledge on advanced search methods capable of optimisation of wireless communications networks. The aim is to provide a forum for exchange of recent knowledge, new ideas and trends in this progressive and challenging area. The conference will popularise new successful approaches on resolving hard tasks such as minimisation of transmit power, cooperative and optimal routing
System level performance of ATM transmission over a DS-CDMA satellite link.
PhDAbstract not availableEuropean Space Agenc
Center for Aeronautics and Space Information Sciences
This report summarizes the research done during 1991/92 under the Center for Aeronautics and Space Information Science (CASIS) program. The topics covered are computer architecture, networking, and neural nets
Random Neural Networks and Optimisation
In this thesis we introduce new models and learning algorithms for the Random
Neural Network (RNN), and we develop RNN-based and other approaches for the
solution of emergency management optimisation problems.
With respect to RNN developments, two novel supervised learning algorithms are
proposed. The first, is a gradient descent algorithm for an RNN extension model
that we have introduced, the RNN with synchronised interactions (RNNSI), which
was inspired from the synchronised firing activity observed in brain neural circuits.
The second algorithm is based on modelling the signal-flow equations in RNN as a
nonnegative least squares (NNLS) problem. NNLS is solved using a limited-memory
quasi-Newton algorithm specifically designed for the RNN case.
Regarding the investigation of emergency management optimisation problems,
we examine combinatorial assignment problems that require fast, distributed and
close to optimal solution, under information uncertainty. We consider three different
problems with the above characteristics associated with the assignment of
emergency units to incidents with injured civilians (AEUI), the assignment of assets
to tasks under execution uncertainty (ATAU), and the deployment of a robotic
network to establish communication with trapped civilians (DRNCTC).
AEUI is solved by training an RNN tool with instances of the optimisation problem
and then using the trained RNN for decision making; training is achieved using
the developed learning algorithms. For the solution of ATAU problem, we introduce
two different approaches. The first is based on mapping parameters of the
optimisation problem to RNN parameters, and the second on solving a sequence of
minimum cost flow problems on appropriately constructed networks with estimated
arc costs. For the exact solution of DRNCTC problem, we develop a mixed-integer
linear programming formulation, which is based on network flows. Finally, we design
and implement distributed heuristic algorithms for the deployment of robots
when the civilian locations are known or uncertain
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