[논문 리뷰] Fairness-Oriented Semi-Chaotic Genetic Algorithm-Based Channel Assignment Technique for Nodes Starvation Problem in Wireless Mesh Network

Fuad A. Ghaleb, Bander Ali Saleh Al‐rimy외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 17.

Cooperative Communication and Network Coding참고 문헌 45인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 다중 라디오 다중 채널 무선 메시 네트워크에서 비용 분배에 의한 노드의 과도한 자원 소모 문제를 완화하기 위해 공정성 중심의 반-혼돈 유전 알고리즘 FA-SCGA-CAA를 제안한다. 염색체에 대한 반-혼돈 초기화 기법과 공정성과 간섭을 동시에 최적화하는 비선형 적합도 함수를 통합함으로써, 기존 방법 대비 노드 과도 자원 소모를 22% 감소시키고 네트워크 용량 활용도를 23% 향상시킨다.

ABSTRACT

Multi-Radio Multi-Channel Wireless Mesh Networks (WMNs) have emerged as a scalable, reliable, and agile wireless network that supports many types of innovative technologies such as the Internet of Things (IoT) and vehicular networks. Due to the limited number of orthogonal channels, interference between channels adversely affects the fair distribution of bandwidth among mesh clients, causing node starvation in terms of insufficient bandwidth, which impedes the adoption of WMN as an efficient access technology. Therefore, a fair channel assignment is crucial for the mesh clients to utilize the available resources. However, the node starvation problem due to unfair channel distribution has been vastly overlooked during channel assignment by the extant research. Instead, existing channel assignment algorithms either reduce the total network interference or maximize the total network throughput, which neither guarantees a fair distribution of the channels nor eliminates node starvation. To this end, the Fairness-Oriented Semi-Chaotic Genetic Algorithm-Based Channel Assignment Technique (FA-SCGA-CAA) was proposed in this paper for Nodes Starvation Problem in Wireless Mesh Networks. FA-SCGA-CAA optimizes fairness based on multiple-criterion using a modified version of the Genetic Algorithm (GA). The modification includes proposing a semi-chaotic technique for creating the primary chromosome with powerful genes. Such a chromosome was used to create a strong population that directs the search towards the global minima in an effective and efficient way. The outcome is a nonlinear fairness oriented fitness function that aims at maximizing the link fairness while minimizing the link interference. Comparison with related work shows that the proposed FA_SCGA_CAA reduced the potential nodes starvation by 22% and improved network capacity utilization by 23%.

연구 동기 및 목표

• 다중 라디오 다중 채널 무선 메시 네트워크(WMNs)에서 채널 분배의 불공정성으로 인한 노드 과도 자원 소모 문제를 해결하기 위해.
• 단순히 대역폭을 극대화하거나 간섭을 최소화하는 것 외에도 메시 클라이언트 간의 공정성을 우선시하는 채널 할당 기법을 개발하기 위해.
• 모든 메시 노드 간에 균형 잡힌 대역폭 분배를 보장함으로써 네트워크 자원 활용도를 향상시키기 위해.
• 전역 최적해에로의 수렴을 향상시키기 위해 반-혼돈 초기화 기법을 적용한 수정된 유전 알고리즘을 제안하기 위해.

제안 방법

• 기존 유전 알고리즘(GA)을 수정하여 사용하였으며, 초기 집단의 주요 염색체 생성에 반-혼돈 기법을 적용하여 유전적 다양성과 수렴 속도를 향상시켰다.
• 알고리즘은 동시에 링크의 공정성 최대화와 네트워크 전반의 간섭 최소화를 목표로 하는 비선형 적합도 함수를 사용한다.
• 반-혼돈 초기화 기법은 초기 집단에 강력한 유전자를 통합함으로써 해 공간의 효과적인 탐색을 촉진한다.
• 적합도 함수는 공정성 지표와 간섭 수준을 기반으로 채널 할당을 평가하여, 최적의 균형 잡힌 구성으로의 탐색을 이끈다.
• 선택, 교차, 변이를 반복적으로 수행함으로써 집단을 진화시키며, 불공정성과 간섭을 최소화하는 것을 목표로 한다.
• 기존 채널 할당 기법과의 비교를 위해 시뮬레이션 환경에서 방법을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 수정된 유전 알고리즘이 다중 라디오 다중 채널 무선 메시 네트워크에서 노드 과도 자원 소모를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ2 표준 초기화 방식에 비해 반-혼돈 초기화 기법은 채널 할당 문제에서 유전 알고리즘의 성능을 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 공정성 중심의 적합도 함수는 WMNs에서 간섭 감소와 균형 잡힌 대역폭 분배를 효과적으로 균형 잡을 수 있는가?
• RQ4 기본적인 FA-SCGA-CAA 방법은 기존 알고리즘 대비 노드 과도 자원 소모 감소와 네트워크 용량 활용도 측면에서 어떻게 비교되는가?

주요 결과

• 제안된 FA-SCGA-CAA 기법은 기존 채널 할당 방법 대비 잠재적 노드 과도 자원 소모를 22% 감소시켰다.
• 더 균형 잡히고 효율적인 채널 할당 덕분에 네트워크 용량 활용도가 23% 향상되었다.
• 반-혼돈 초기화 기법은 집단의 다양성을 향상시키고 최적 해로의 수렴 속도를 가속화시켰다.
• 비선형 공정성 중심의 적합도 함수는 간섭을 효과적으로 최소화하면서도 메시 링크 전반의 공정성을 극대화하는 데 성공했다.
• 공정성을 고려하지 않는 전통적 방법들보다 성능이 뛰어나, 대역폭 극대화나 간섭 최소화에만 초점을 맞춘 방법들보다 우수했다.