大规模物联网网络的快速自顶向下综合
网络与互联网体系结构
2020-03-31 v2 计算复杂性
摘要
优化与约束满足技术的进展，连同弹性计算资源的可用性，激发了人们对大规模网络验证与综合的兴趣。受此驱动，我们考虑用于灾难响应与搜救行动的特设物联网(ad-hoc IoT)网络的自顶向下综合。该综合问题必须满足复杂且相互竞争约束：传感器覆盖、视距可见性与网络连通性。我们综合问题的核心挑战是在快速扩展到大型区域的同时产出高性价比解。我们探究了综合问题的两种性质不同的表示：可满足性模凸优化(SMC)与混合整数线性规划(MILP)。对所述问题而言，前者比后者更具表达力，但较不适于求解如我们这类的优化问题。我们展示了如何在这些框架中表达我们的网络综合，并为扩展到这些框架能力之外的问题规模，开发了一种分层综合技术，独立综合部署区域子区中的网络后再行合并。我们发现，尽管MILP在较小问题规模的某些设定下优于SMC，但SMC的表达力与问题匹配这一事实确保其在较大问题规模下一致地生成更优质量的解。
引用
@article{arxiv.2002.04244,
title = {Rapid Top-Down Synthesis of Large-Scale IoT Networks},
author = {Pradipta Ghosh and Jonathan Bunton and Dimitrios Pylorof and Marcos Vieira and Kevin Chan and Ramesh Govindan and Gaurav Sukhatme and Paulo Tabuada and Gunjan Verma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.04244},
year = {2020}
}