In this paper we study the access network design problem in Universal Mobile Telecommunication Systems (UMTS) networks. Given the location of radio base stations (node-Bs), their traffic demands, and the candidate facility centers for locating radio network controllers (RNCs), the problem is to determine the configuration of access network, including the number and location of facility centers, the number of RNCs in each facility center, and the links between RNCs and node-Bs, with the objective being to design such a network at the minimum cost. We provide a mathematical formulation of the problem with constraints on RNC and node-B capacities, along with a lower bounding method. We develop a heuristic algorithm with two different initial solution methods designed to strengthen the solution quality. The computational efficacy of their procedures is then demonstrated on a number of test problems.
Ubiquitous sensor network is to manage and collect information autonomously by communicating user around device. Security requirements in Ubiquitous based on sensor network are as follows: a location of sensor, a restriction of performance by low electric power, communication by broadcasting, etc. We propose new mutual authentication protocol using a low power of sensor node. This protocol solved a low power problem by reducing calculation overload of sensor node using two steps, RM(Register Manager) and AM(Authentication Manager). Many operations performing the sensor node itself have a big overload in low power node. Our protocol reduces the operation number from sensor node. Also it is mutual authentication protocol in Ubiquitous network, which satisfies mutual authentication, session key establishment, user and device authentication, MITM attack, confidentiality, integrity, and is safe the security enemy with solving low electric power problem.
본 논문은 무선 애드혹 네트워크에서 신뢰성이 보장되는 데이터 전송을 위해 다중 경로를 설정하는 노드분리 경로문제를 해결하기 위한 강화학습을 제안한다. 노드분리 경로문제는 소스와 목적지사이에 중간 노드가 중복되지 않게 다수의 경로를 결정하는 문제이다. 본 논문에서는 기계학습 중 하나인 강화학습에서 Q-러닝을 사용하여 노드의 수가 많은 대규모의 무선 애드혹 네트워크에서 전송거리를 고려한 최적화 방법을 제안한다. 특히 대규모의 무선 애드혹 네트워크에서 노드분리 경로 문제를 해결하기 위해서는 많은 계산량이 요구되지만 제안된 강화학습은 효율적으로 경로를 학습함으로써 적절한 결과를 도출한다. 제안된 강화학습의 성능은 2개의 노드분리경로를 설정하기 위한 전송거리 관점에서 평가되었으며, 평가 결과에서 기존에 제안된 시뮬레이티드 어널링과 비교평가하여 전송거리면에서 더 좋은 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1373-1391
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2022
We investigate mobile multiple-input multiple-output (MIMO) molecular communication via diffusion (MCvD) system which is consisted of two source nodes, two destination nodes and one relay node in the mobile three-dimensional channel. First, the combinations of decode-and-forward (DF) relaying protocol and network coding (NC) scheme are implemented at relay node. The adaptive thresholds at relay node and destination nodes can be obtained by maximum a posteriori (MAP) probability detection method. Then the mathematical expressions of the average bit error probability (BEP) of this mobile MIMO MCvD system based on DF and NC scheme are derived. Furthermore, in order to minimize the average BEP, we establish the optimization problem with optimization variables which include the ratio of the number of emitted molecules at two source nodes and the initial position of relay node. We put forward an iterative scheme based on block coordinate descent algorithm which can be used to solve the optimization problem and get optimal values of the optimization variables simultaneously. Finally, the numerical results reveal that the proposed iterative method has good convergence behavior. The average BEP performance of this system can be improved by performing the joint optimizations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2587-2605
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2022
In order to efficiently detect community structure in complex networks, community detection algorithms can be designed from the perspective of node similarity. However, the appropriate parameters should be chosen to achieve community division, furthermore, these existing algorithms based on the similarity of common neighbors have low discrimination between node pairs. To solve the above problems, a noval community detection algorithm using closeness similarity based on common neighbor node clustering entropy is proposed, shorted as CSCDA. Firstly, to improve detection accuracy, common neighbors and clustering coefficient are combined in the form of entropy, then a new closeness similarity measure is proposed. Through the designed similarity measure, the closeness similar node set of each node can be further accurately identified. Secondly, to reduce the randomness of the community detection result, based on the closeness similar node set, the node leadership is used to determine the most closeness similar first-order neighbor node for merging to create the initial communities. Thirdly, for the difficult problem of parameter selection in existing algorithms, the merging of two levels is used to iteratively detect the final communities with the idea of modularity optimization. Finally, experiments show that the normalized mutual information values are increased by an average of 8.06% and 5.94% on two scales of synthetic networks and real-world networks with real communities, and modularity is increased by an average of 0.80% on the real-world networks without real communities.
This paper presents extended model for the vehicle routing problem, which allows multiple visits to a node by multiple vehicles. Multiple visits enables us split delivery. After formulating this multiple visits model mathematically, a two stage heuristic algorithm is developed by decomposition approach. This model consists of two sub-problem. The one is fixed cost transportation problem and the other is transportation problem.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.238-242
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2021
Game theory has been regarded as a useful theoretical tool for modeling the interactions between distinct entities and thus it has been harnessed in various research field. In particular, research attention has been shown to how to apply game theory to modeling the interactions between malign and benign entities in the field of wireless networks. Although various game theoretic modeling work have been proposed in the field of wireless networks, our proposed work is disparate to the existing work in the sense that we focus on mobile malign node detection problem in static wireless sensor networks. More specifically, we propose a Bayesian game theoretic modeling for mobile malign node detection problem in static wireless sensor networks. In our modeling, we formulate a two-player static Bayesian game with imperfect information such that player 1 is aware of the type of player 2, but player 2 is not aware of the type of player 1. We use four strategies in our static Bayesian game. We obtain Bayesian Nash Equilibria with pure strategies under certain conditions.
A nonlinear iterative scheme developed to reduce the computing time of the AFEN method was tested and applied to two benchmark problems. The new nonlinear method for the AFEN method is based on solving two-node problems and use of two nonlinear correction factors at every interface instead of one factor in the conventional scheme. The use of two correction factors provides higher-order accurate interface noes as well as currents which are used as the boundary conditions of the two-node problem. The numerical results show that this new method gives exactly the same solution as that of the original AEFEN method and the computing time is significantly reduced in comparison with the original AFEN method.
Variable-node finite element families, termed (4 + k + l + m + n)-node elements with an arbitrary number of nodes (k, l, m, and n) on each of their edges, are developed based on the generic point interpolation with special bases having slope discontinuities in two-dimensional domains. They retain the linear interpolation between any two neighboring nodes, and passes the standard patch test when subdomain-wise $2{\times}2$ Gauss integration is employed. Their shape functions are automatically generated on the master domain of elements although a certain number of nodes are inserted on their edges. The elements can provide a flexibility to resolve nonmatching mesh problems like mesh connection and adaptive mesh refinement. In the case of adaptive mesh refinement problem, so-called "1-irregular node rule" working as a constraint in performing mesh adaptation is relaxed by adopting the variable-node elements. Through several examples, we show the performance of the variable-node finite elements in terms of accuracy and efficiency.
This research considers a Network Diversion Problem (NDP) in the directed graph, which is to identify a minimum cost set of links to cut so that any communication paths from a designated source node to a destination node must include at least one link from a specified set of arcs which is called the diversion arcs. We identify a redundant constraint from an earlier formulation. The problem is known to be NP-hard, however a detailed proof has not been given. We provide the proof of the NP-hardness of this problem. We develop a tabu search algorithm that includes a preprocessing procedure with two steps for removing diversion arcs as well as reducing the problem size. Computational results of the algorithm on instances of general graphs and grid graphs are reported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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