Controle de Congestionamento em Redes Sem Fio
Otimização de rotas com Algoritmo Genético
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Aplicar a matemática a um problema do mundo real significa, no início, modelar o problema matematicamente, pode ser com duras restrições, idealizações ou simplificações, depois resolver o problema matemático, e finalmente tirar conclusões sobre o problema real com base nas soluções do problema matemático. Os Algoritmos Genéticos codificam uma solução potencial para um problema específico em uma estrutura de dados cromossômica simples e aplicam operadores de recombinação a várias estruturas de modo a preservar informações críticas. Os algoritmos de roteamento de caminhos...
Aplicar a matemática a um problema do mundo real significa, no início, modelar o problema matematicamente, pode ser com duras restrições, idealizações ou simplificações, depois resolver o problema matemático, e finalmente tirar conclusões sobre o problema real com base nas soluções do problema matemático. Os Algoritmos Genéticos codificam uma solução potencial para um problema específico em uma estrutura de dados cromossômica simples e aplicam operadores de recombinação a várias estruturas de modo a preservar informações críticas. Os algoritmos de roteamento de caminhos mais curtos são problemas bem estabelecidos e abordados por muitos pesquisadores de diferentes maneiras. Uma dessas alternativas é o uso de um algoritmo de roteamento baseado em AG. No entanto, também é conhecido que o algoritmo de roteamento baseado em AG não é rápido o suficiente para computação em tempo real. Propomos o uso desta enorme ferramenta de otimização estocástica para o Problema de Roteamento do Caminho Ótimo. O livro proposto "Congestion Control in Wireless Networks" foi implementado no MATLAB 7.0.
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