Bandwidth Allocation in WiMAX networks using Reinforcement Learning
محل انتشار: سیزهمین کنفرانس دانشجویی مهندسی برق ایران
سال انتشار: 1389
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,916
فایل این مقاله در 7 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ISCEE13_014
تاریخ نمایه سازی: 14 مرداد 1389
چکیده مقاله:
An important problem for the WiMAX networks is how to provide a guaranteed quality of service for applications. A key aspect of this problem is how BSs should share bandwidth capacity between different classes of traffic. This decision needs to be made for each incoming packet, and is known as the packet scheduling problem. A major challenge in packet scheduling is that the behavior of each traffic class may not be known in advance, and can vary dynamically. In this paper, we describe how we have modeled the packet scheduling problem as an application for reinforcement learning (RL). We demonstrate how our RL approach can learn scheduling policies that satisfy the quality of service requirements of multiple traffic classes under a variety of conditions. The proposed solution has been designed to have an ability to accommodate integrated traffic in the networks with effective scheduling schemes. A series of simulation experiments have been carried out to evaluate the performance of the proposed scheduling algorithm. The results reveal that the proposed solution performs effectively to the integrated traffic composed of messages with or without time constraints and achieves proportional fairness among different types of traffic.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Saeid M.Jafari
Department of Computer and IT Engineering
M.R Meybodi
Department of Electrical and Computer Engineering
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :