[論文レビュー] Multi-Objective Particle Swarm Optimization for Facility Location Problem in Wireless Mesh Networks

Tarik Mountassir, Bouchaib Nassereddine+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 27, 2013

Mobile Ad Hoc Networks参考文献 19被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、マルチレディオマルチチャネル無線メッシュネットワークにおけるネットワークコストの最小化とパフォーマンスの最大化を同時に実現するため、多目的粒子群最適化（MOPSO）手法を提案する。本手法は非優位解の集合を生成し、比較的評価を通じてコストとパフォーマンスの間の改善されたトレードオフを示している。

ABSTRACT

Wireless mesh networks have seen a real progress due of their implementation at a low cost. They present one of Next Generation Networks technologies and can serve as home, companies and universities networks. In this paper, we propose and discuss a new multi-objective model for nodes deployment optimization in M ulti-Radio M ulti-Channel Wireless M esh Networks. We exploit the trade-off between network cost and the overall network performance. This optimization problem is solved simultaneously by using a meta-heuristic method that returns a non-dominated set of near optimal solutions. A comparative study was driven to evaluate the efficiency of the proposed model.

研究の動機と目的

• マルチレディオマルチチャネル無線メッシュネットワークにおける、対立する目的を持つ施設配置問題に対処すること。
• ネットワーク展開コストを最小化すると同時に、全体的なネットワークパフォーマンスを最大化すること。
• 非優位で近似的に最適な設定の集合を返すメタヒューリスティックなソリューションを開発すること。

提案手法

• ネットワークコストとパフォーマンスを競合する目的としてバランスさせるための多目的モデルを構築する。
• パレート最適解を探索するために、多目的粒子群最適化（MOPSO）アルゴリズムを採用する。
• 解の多様性と収束性を維持するため、非優位解の外部アーカイブを維持する。
• 非優位フロント内の多様性を維持するために、クラターディスタンス機構を用いる。
• シミュレートされたネットワーク環境において、コストとパフォーマンスの指標に基づいて解を評価する最適化プロセスを実施する。
• 比較的評価を通じて、提案モデルの有効性をベースライン手法と比較検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチレディオマルチチャネル無線メッシュネットワークにおいて、ネットワークコストとパフォーマンスを同時に最適化する方法は何か？
• RQ2 このようなネットワークにおける展開コストとネットワークパフォーマンスのトレードオフは何か？
• RQ3 MOPSOアルゴリズムは、この施設配置問題に対して多様な非優位解の集合を生成するのにどの程度効果的か？

主な発見

• 提案されたMOPSOベースのモデルは、コストとパフォーマンスの最適なトレードオフを表す非優位解の集合を効果的に生成した。
• 比較的評価により、提案モデルが二つの目的をバランスさせる点でベースライン手法を上回ることが確認された。
• 外部アーカイブとクラスターディスタンス機構を通じて、アルゴリズムは解の多様性を維持した。
• 結果は、従来の展開戦略と比較して、単位コストあたりのネットワークパフォーマンスが向上していることを示している。
• 非優位解の集合により、意思決定者は特定のコストまたはパフォーマンスの優先順位に基づいて設定を選択できる。