Überlastungskontrolle in drahtlosen Netzen

Die Anwendung der Mathematik auf ein Problem der realen Welt bedeutet in der Regel, dass das Problem zunächst mathematisch modelliert wird, eventuell mit harten Einschränkungen, Idealisierungen oder Vereinfachungen, dann das mathematische Problem gelöst wird und schließlich auf der Grundlage der Lösungen des mathematischen Problems Schlussfolgerungen über das reale Problem gezogen werden. Genetische Algorithmen kodieren eine potenzielle Lösung für ein bestimmtes Problem in einer einfachen chromosomenähnlichen Datenstruktur und wenden Rekombinationsoperatoren auf mehrere Strukturen an, um wichtige Informationen zu erhalten. Routing-Algorithmen für den kürzesten Weg sind ein bekanntes Problem, das von vielen Forschern auf unterschiedliche Weise angegangen wird. Eine dieser Alternativen ist die Verwendung eines GA-basierten Routing-Algorithmus. Es ist jedoch auch bekannt, dass GA-basierte Routing-Algorithmen nicht schnell genug für Echtzeitberechnungen sind. Wir schlagen vor, dieses große stochastische Optimierungswerkzeug für das Optimum Path Routing Problem zu verwenden. GA kann zur Optimierung des Suchprozesses für optimales Pfad-Routing in einem Netzwerk verwendet werden, um sowohl die Entfernung als auch das Überlastungsproblem in einem Netzwerk zu optimieren. Das vorgeschlagene Buch "Congestion Control in Wireless Networks" wurde in MATLAB 7.0 implementiert.