面向密集工业无线网络大规模发射功率控制的高效遗传算法
神经与进化计算
2017-09-14 v1 网络与互联网体系结构
摘要
工业无线局域网（IWLAN）日益密集，这不仅由于无线应用向工厂和仓库的渗透，也由于对鲁棒无线覆盖冗余需求的上升。与其用最大发射功率开启所有节点，大规模控制所有无线节点的发射功率以减少干扰并使覆盖适应环境中最新的阴影效应，已成为一个不可避免的挑战。因此，本文提出一种高效的遗传算法（GA）来解决密集IWLAN的发射功率控制（TPC）问题，命名为GATPC。引入了有效的种群初始化、交叉和变异、并行计算以及专用的加速措施，以使GATPC适应此问题固有的大规模优化。与大多数无法处理恶劣工业室内环境中普遍存在的阴影效应的覆盖相关优化算法不同，GATPC使用了考虑三维障碍物阴影效应的经验单斜率路径损耗模型，以实现准确而简单的覆盖预测。实际工业案例中的实验验证和数值实验显示了GATPC在可扩展至超大规模、分辨率运行时间最高加速37倍以及实现自适应覆盖和最小化干扰的解质量方面的良好性能。
引用
@article{arxiv.1709.04320,
title = {An efficient genetic algorithm for large-scale transmit power control of dense industrial wireless networks},
author = {Xu Gong and David Plets and Emmeric Tanghe and Toon De Pessemier and Luc Martens and Wout Joseph},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.04320},
year = {2017}
}