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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 622 - 630 (9page)
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그룹탐색최적화 (Group Search Optimizer, GSO) 방법은 동물의 행태를 모방하여 어려운 최적화 문제를 해결할 수 있고 또한, 연속함수, 고차함수, 멀티모달(multi-modal)함수 문제를 해결하는데 좋은 성과를 낼 수 있다고 알려졌다. 본 논문의 목적은 브로드캐스트 스케줄링문제 (Broadcast Scheduling Problem, BSP)가 어려운 NP-complete이기 때문에 GSO를 적용하여 BSP에 적합하도록 개발하고 발전시키는 것이다. 실험결과에 따르면, BSP 최적설계 시 본 논문에서 새롭게 제안하는 방법은 기존 방법과 비교했을 때 효율적이고 경쟁력이 있다. 특히, BSP 문제의 복잡도가 높아질수록 새롭게 제안하는 방법이 기존 방법과 비교하여 성능이 우수한 것으로 분석되었다.
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참고문헌 (17)
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Chakraborty, G / 2004 / Genetic Algorithm to solve optimum TDMA transmission schedule in broadcast packet radio networks / IEEE Transactions on Communications 52 (5) : 765 ~
Chen, J / 2006 / A Novel Broadcast Scheduling Strategy using Factor Graphs and the Sum- Product Algorithm / IEEE Transactions on Wireless Communications 5 (6) : 1241 ~ 1249
Ephremides / 1990 / Scheduling broadcasts in multi-hop radio networks / IEEE Transactions on Communication 38 : 456 ~ 460
Funabiki, N / 1999 / A gradual neural network algorithm for broadcast scheduling problems in packet radio networks / IEICE Trans. Fundam E82-A (5) : 815 ~ 824
Gunasekaran, R / 2010 / Efficient algorithms to solve Broadcast Scheduling problem in WiMAX mesh networks / Computer Communications 33 (11) : 1325 ~ 1333
Chen, J / 2006 / A Novel Broadcast Scheduling Strategy using Factor Graphs and the Sum- Product Algorithm / IEEE Transactions on Wireless Communications 5 (6) : 1241 ~ 1249
Ephremides / 1990 / Scheduling broadcasts in multi-hop radio networks / IEEE Transactions on Communication 38 : 456 ~ 460
Funabiki, N / 1999 / A gradual neural network algorithm for broadcast scheduling problems in packet radio networks / IEICE Trans. Fundam E82-A (5) : 815 ~ 824
Gunasekaran, R / 2010 / Efficient algorithms to solve Broadcast Scheduling problem in WiMAX mesh networks / Computer Communications 33 (11) : 1325 ~ 1333
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