[论文解读] Optimal Energy Allocation Policies for a High Altitude Flying Wireless Access Point

Elif Tuğçe Ceran, Tugce Erkilic+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 25, 2015

Energy Harvesting in Wireless Networks参考文献 23被引用 15

一句话总结

本文提出了一种针对由太阳能供电的高空飞行无线接入点（APOM）的最优在线能量分配策略，将问题建模为具有时变容量的动态0/1背包问题。提出了一类基于阈值的策略——包括确定性和随机性两种——在计算成本较低的情况下实现了接近最优的性能，确定性情况下其竞争比被证明有界于ln(U/L) + 1，随机性情况下则与动态规划解有很强的近似性。

ABSTRACT

Inspired by recent industrial efforts toward high altitude flying wireless access points powered by renewable energy, an online resource allocation problem for a mobile access point (AP) travelling at high altitude is formulated. The AP allocates its resources (available energy) to maximize the total utility (reward) provided to a sequentially observed set of users demanding service. The problem is formulated as a 0/1 dynamic knapsack problem with incremental capacity over a finite time horizon, the solution of which is quite open in the literature. We address the problem through deterministic and stochastic formulations. For the deterministic problem, several online approximations are proposed based on an instantaneous threshold that can adapt to short-time-scale dynamics. For the stochastic model, after showing the optimality of a threshold based solution on a dynamic programming (DP) formulation, an approximate threshold based policy is obtained. The performances of proposed policies are compared with that of the optimal solution obtained through DP.

研究动机与目标

• 为解决移动式、太阳能供电的高空无线接入点（APOM）在间歇性能量采集条件下的最优在线用户准入与能量分配挑战。
• 将资源分配问题建模为具有随时间增量增加的能量容量的动态0/1背包问题。
• 设计计算高效、在线的策略，在确定性和随机性用户与能量到达模型下近似最优解。
• 为所提策略建立理论竞争比，尤其在效用与权重比有界的情况下。
• 在实际运行约束下，比较各类基于阈值的启发式方法（包括基于规则、遗传算法和动态规划）的性能。

提出的方法

• 将APOM能量分配问题建模为具有时变容量的0/1动态背包问题，其中能量容量随时间随机或确定性地增加。
• 在确定性情况下，提出基于到达用户效用与权重比的自适应阈值策略，其阈值可为静态或动态调整。
• 引入“单调阈值”策略，并在效用/权重比有界条件下，推导出其理论竞争比有界于ln(U/L) + 1。
• 在随机模型中，使用动态规划证明基于阈值策略的最优性，并推导出一种计算高效的近似解——“期望阈值策略”。
• 采用基于规则和基于遗传算法（GA）的方法生成无需用户统计先验知识的自适应阈值函数。
• 通过仿真验证性能，将所提策略与最优动态规划解进行比较，并分析在不同用户序列下的竞争比。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有动态能量可用性的高空移动接入点中，如何为按序到达的用户最优分配可再生能源？
• RQ2 在具有时变容量的确定性0/1背包问题中，基于阈值的策略能否实现常数竞争比？
• RQ3 在随机用户与能量到达过程中，启发式策略（如基于规则、遗传算法）与最优动态规划解相比性能如何？
• RQ4 在效用与权重比有界条件下，所提单调阈值策略的理论竞争比是多少？
• RQ5 在实时在线能量分配中，不同阈值函数设计（静态、自适应、基于规则、GA优化）对性能有何影响？

主要发现

• 确定性单调阈值策略的竞争比有界于ln(U/L) + 1，其中U和L分别为用户效用与权重比的上下界。
• 在随机模型中，通过动态规划证明了基于阈值策略的最优性，所提出的“期望阈值策略”以极低计算成本接近最优解。
• 在用户序列未知的在线环境中，基于规则的启发式方法优于其他启发式方法，且无需事先掌握统计知识即可实现最佳性能。
• 当用户统计信息可提前获知时，基于遗传算法和动态规划的启发式方法可达到近似最优结果。
• 所提策略在各种用户到达模式和能量采集动态下，始终能保持接近最优解的竞争比，表现出强鲁棒性。
• 理论分析证实，竞争比与用户数量无关，仅取决于最大与最小效用与权重值之比。