[논문 리뷰] Multi-Objective Particle Swarm Optimization for Facility Location Problem in Wireless Mesh Networks

Tarik Mountassir, Bouchaib Nassereddine외 2명|arXiv (Cornell University)|2013. 08. 27.

Mobile Ad Hoc Networks참고 문헌 19인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 다중 라디오 다중 채널 무선 메시 네트워크에서 네트워크 비용을 동시에 최소화하고 성능을 극대화하기 위해 다목적 입자군집최적화(MOPSO) 방법을 제안한다. 이 방법은 비지배적 해의 집합을 생성하여 비교 평가를 통해 비용과 성능 간의 개선된 트레이드오프를 보여준다.

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.

연구 동기 및 목표

• 다중 라디오 다중 채널 무선 메시 네트워크에서 상충되는 목표를 가진 시설 위치 문제를 해결하기 위해.
• 네트워크 구축 비용을 최소화하면서 전체 네트워크 성능을 극대화하기 위해.
• 비지배적이고 근사 최적의 구성 설정을 반환하는 메타휴리스틱 해법을 개발하기 위해.

제안 방법

• 네트워크 비용과 성능를 경쟁 목표로 균형 잡는 다목적 모델을 수립한다.
• 파레토 최적 해를 탐색하기 위해 다목적 입자군집최적화(MOPSO) 알고리즘을 적용한다.
• 해의 다양성과 수렴성을 유지하기 위해 비지배적 해의 외부 아카이브를 유지한다.
• 비지배적 프론트 내의 다양성을 유지하기 위해 빈도 기반 거리 메커니즘을 사용한다.
• 모의 네트워크 환경에서 비용 및 성능 메트릭을 기반으로 해를 평가하는 최적화 프로세스를 수행한다.
• 기준 대비 성능을 검증하기 위해 비교 연구를 수행한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 라디오 다중 채널 무선 메시 네트워크에서 네트워크 비용과 성능를 동시에 최적화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 이러한 네트워크에서 구축 비용과 네트워크 성능 간의 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ3 MOPSO 알고리즘이 이 시설 위치 문제에 대해 다양한 비지배적 해를 생성하는 데 얼마나 효과적인가?

주요 결과

• 제안된 MOPSO 기반 모델은 비용과 성능 간 최적의 트레이드오프를 나타내는 비지배적 해의 집합을 성공적으로 생성한다.
• 비교 연구 결과, 제안된 모델이 두 목표를 균형 있게 조절하는 데 있어 기준 방법보다 뛰어난 성능을 보임을 확인한다.
• 외부 아카이브와 빈도 기반 거리 메커니즘을 통해 알고리즘이 해의 다양성을 유지한다.
• 결과는 전통적인 구축 전략에 비해 단위 비용당 향상된 네트워크 성능을 보여준다.
• 비지배적 해 집합은 의사결정자가 특정 비용 또는 성능 우선순위에 따라 구성 설정을 선택할 수 있도록 한다.