Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Novel Handoff Frequency Algorithms for Vehicular Area Networks Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Performance Evaluation of WMNs Using Simulated Annealing Algorithm Considering Different Number Iterations per Phase and Normal Distribution

verfasst von : Shinji Sakamoto, Tetsuya Oda, Elis Kulla, Makoto Ikeda, Leonard Barolli, Fatos Xhafa

Erschienen in: Information Technology Convergence

Verlag: Springer Netherlands

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Wireless Mesh Networks (WMNs) currently have a lot of attention in wireless research and technology community due to their importance for providing cost-efficient broadband connectivity. Issues for achieving the network connectivity and user coverage are related with the node placement problem. In this work, we consider the router node placement problem in WMNs. We want to find the most optimal distribution of router nodes in order to provide the best network connectivity and provide the best client coverage in a set of uniformly distributed clients. We use our WMN-SA simulation system to calculate the size of Giant Component (GC) and number of covered users with different number of iterations per phase of Simulated Annealing (SA) algorithm calculations. From results, SA is good algorithm for optimizing the size of GC. While in terms of number of covered users, it does not cover all users. The performance of WMN-SA system increases when we use more iterations per phase.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Performance Evaluation of WMNs Using Hill Climbing Algorithm Considering Giant Component and Different Distributions
Nächstes Kapitel UBMLRSS–Cognitive Financial Information Systems
Fußnoten
1
Initial solution, fitness evaluation and movement types are the same for Hill Climbing and Simulated Annealing
 
Literatur
1.
Akyildiz F, Wang X, Wang W (2005) Wireless mesh networks: a survey. Comput Netw 47(4):445–487CrossRefMATH
2.
Nandiraju N, Nandiraju D, Santhanama L, He B, ,Wang J and Agrawal D (2007) Wireless mesh networks: current challenges and future direction of web-in-the-sky. IEEE Wireless Commun,pp 79–89
3.
Chen Ch, Chekuri Ch (2007) Urban wireless mesh network planning: the case of directional antennas. Tech report no. UIUCDCS-R-2007-2874, Department of computer science, University of Illinois at urbana-champaign
4.
Garey MR, Johnson DS (1979) Computers and intractability : a guide to the theory of np-completeness. Freeman, San FranciscoMATH
5.
Lim B, Rodrigues F, Wang, Xua Zh (2005) k- center problems with minimum coverage. Theoret Comput Sci 332(1-3):1–17
6.
Amaldi E, Capone A, Cesana M, Filippini I, Malucelli F (2008) Optimization models and methods for planning wireless mesh networks. Comput Netw 52:2159–2171CrossRefMATH
7.
Wang J, Xie B, Cai K, Agrawal DP (2007) Efficient mesh router placement in wireless mesh networks. In: Proceedings of MASS-2007, Pisa, Italy, pp 9–11
8.
Muthaiah SN,Rosenberg C (2008) Single gateway placement in wireless mesh networks. In: Proceedings of 8th international IEEE symposium on computer networks, Turkey, pp 4754–4759
9.
Zhou P, Manoj BS, Rao RA (2007) Gateway placement algorithm in wireless mesh networks. In: Proceedings of the 3rd annual international wireless internet conference (WICON-2007), pp 1–9
10.
Tang M (2009) Gateways placement in backbone wireless mesh networks. Int J Commun Net Syst Sci 2(1):45–50
11.
Franklin A and Siva Ram Murthy C (2007) Node placement algorithm for deployment of two-tier wireless mesh networks. In: Proceedings of IEEE GLOBECOM-2007, Washington, USA, pp 4823–4827
12.
Vanhatupa T, Hannikainen M and Hamalainen TD (2007) Genetic algorithm to optimize node placement and configuration for WLAN planning. In: Proceedings of 4th international symposium on wireless communication systems, pp 612–616
13.
14.
Xhafa F, Sanchez Ch, Barolli L, Miho R (2010) An annealing approach to router nodes placement problem in wireless mesh networks In: Proceedings of CISIS-2010, pp 245–252
15.
Holland J (1975) Adaptation in natural and artificial systems. University of Michigan Press, Ann Arbor
16.
Xhafa F, Sanchez C, Barolli L, (2010) Genetic algorithms for efficient placement of router nodes in wireless mesh networks.In: Proceedings of AINA 2010, pp 465–472
Metadaten
Titel
Performance Evaluation of WMNs Using Simulated Annealing Algorithm Considering Different Number Iterations per Phase and Normal Distribution
verfasst von
Shinji Sakamoto
Tetsuya Oda
Elis Kulla
Makoto Ikeda
Leonard Barolli
Fatos Xhafa
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Netherlands
Buch
Information Technology Convergence

Print ISBN: 978-94-007-6995-3

Electronic ISBN: 978-94-007-6996-0

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-94-007-6996-0_18

Neuer Inhalt

    Bildnachweise