Control de la congestión en las redes inalámbricas
Optimización de rutas con algoritmo genético
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Aplicar las matemáticas a un problema del mundo real significa, sobre todo, modelar el problema matemáticamente, ya sea con restricciones estrictas, idealizaciones o simplificaciones, resolver el problema matemático y, por último, sacar conclusiones sobre el problema real basándose en las soluciones del problema matemático. Los algoritmos genéticos codifican una solución potencial a un problema específico en una estructura de datos simple similar a un cromosoma y aplican operadores de recombinación a varias estructuras para preservar la información crítica. Los algoritmos de enruta...
Aplicar las matemáticas a un problema del mundo real significa, sobre todo, modelar el problema matemáticamente, ya sea con restricciones estrictas, idealizaciones o simplificaciones, resolver el problema matemático y, por último, sacar conclusiones sobre el problema real basándose en las soluciones del problema matemático. Los algoritmos genéticos codifican una solución potencial a un problema específico en una estructura de datos simple similar a un cromosoma y aplican operadores de recombinación a varias estructuras para preservar la información crítica. Los algoritmos de enrutamiento del camino más corto son un problema bien establecido y abordado por muchos investigadores de diferentes maneras. Una de ellas es utilizar un algoritmo de enrutamiento basado en GA. Sin embargo, también se sabe que el algoritmo de enrutamiento basado en GA no es lo suficientemente rápido para el cálculo en tiempo real. Proponemos utilizar esta enorme herramienta de optimización estocástica para el problema de enrutamiento de rutas óptimas. GA puede ser utilizado para la optimización del proceso de búsqueda del enrutamiento de la ruta óptima en una red para la optimización tanto de la distancia como del problema de la congestión en una red.El libro propuesto "Congestion Control in Wireless Networks" ha sido implementado en MATLAB 7.0.
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