KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.4
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pp.800-818
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2013
Supporting video streaming over multi-hop wireless networks is particularly challenging due to the time-varying and error-prone characteristics of the wireless channel. In this paper, we propose a joint optimization scheme for video streaming over multi-hop wireless networks. Our coding scheme, called Joint Source/Network Coding (JSNC), combines source coding and network coding to maximize the video quality under the limited wireless resources and coding constraints. JSNC segments the streaming data into generations at the source node and exploits the intra-session coding on both the source and the intermediate nodes. The size of the generation and the level of redundancy influence the streaming performance significantly and need to be determined carefully. We formulate the problem as an optimization problem with the objective of minimizing the end-to-end distortion by jointly considering the generation size and the coding redundancy. The simulation results demonstrate that, with the appropriate generation size and coding redundancy, the JSNC scheme can achieve an optimal performance for video streaming over multi-hop wireless networks.
Su, Pan;Shengping, Wang;Weiwei, Zhou;Shengmei, Liu
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4044-4062
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2016
We investigate the optimization of energy consumption in Mobile Cloud environment in this paper. In order to optimize the energy consumed by the CPUs in mobile devices, we put forward using the asymptotic time complexity (ATC) method to distinguish the computational complexities of the applications when they are executed in mobile devices. We propose a multi-scale scheme to quantize the channel gain and provide an improved dynamic transmission scheduling algorithm when offloading the applications to the cloud center, which has been proved to be helpful for reducing the mobile devices energy consumption. We give the energy estimation methods in both mobile execution model and cloud execution model. The numerical results suggest that energy consumed by the mobile devices can be remarkably saved with our proposed multi-scale scheme. Moreover, the results can be used as a guideline for the mobile devices to choose whether executing the application locally or offloading it to the cloud center.
This paper considers the arrival, airport and departure capacity as a whole, through which, the network effect between airports is fully emphasized, the flight action is coordinated, and the flight demand pattern is reasonably assigned. The optimization problem of flight queues in multi-airport is studied in detail; the mathematical model of multi-airport opening non-real time flow management in terminal area is established, and related problems such as the parameters, the simplification and the solving of the model are discussed in detail to some extent. Appropriate decision making variables are taken to make the multi-airport network system linear 0-1 integer programming model, thus, the solving of the model is available and the central flow management is realized. The heuristic implicit enumeration presented in this paper can effectively solve this kind of problems. Through the simulation of some airports network system, we not only validate the algorithm presented in this paper, but also give a deep analysis of the results, which would produce reference for later practicable use. The simulation proves that this algorithm offers a good way to settle the problem of multi-airport flight queue optimization in air traffic management automation system in terminal area.
Reverse logistics network design issues have been popularly discussed in recent years. However, few papers in the past literature have been dedicated to incentive effect on return quantity of used products. The purpose of this study is to formulate a dynamic nonlinear programming model of reverse logistics network design with the aim of managing the used products allocation by coordinating the collection centers and recovery facilities to warrant economic efficiency. In the optimization model, a fuzzy approach is applied to interpret the relationship between the rate of return and the suggested incentives. Due to funding constraints in setting up the collection centers, this work considers these centers as multi-capacity levels, which can be opened or closed at different periods. In view of the fact that the problem is known as NP-hard, we propose a heuristic method based on tabu search procedure to solve the presented model. Finally, several dominance properties of optimal solutions are demonstrated in comparison with the results of a state-of-the-art commercial solver.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.6
no.4
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pp.574-581
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2002
Traditional queueing analyses are very useful for designing a network's capacity and predicting their performances, however most of the predicted results from the queueing analyses are quite different from the realistic measured performance. And recent empirical studies on LAN, WAN, and VBR traffic characteristic have indicated that the models used in the traditional Poisson assumption cannot properly predict the real traffic properties due to underestimation of the long-range dependence of network traffics and self-similar properties. In this paper, It is also shown that the self-similar traffic reflects real Ethernet traffic characteristics by comparing Pareto-like ON/OFF source model which is exactly self-similar model to the traditional Poisson model. It is also performed optimization design and performance analysis of ATM network using Internet traffic characteristics.
In petrochemical complex, Hydrogen Network optimization is surveying the extra Hydrogen and needed Hydrogen of each company and calculating the optimized distribution. This paper compares the case of using the existing pipeline and the case of not using the existing pipeline to show the effect quantitatively and clearly by modeling the both cases and using mathematical programming. As a result, using the existing pipeline can save the pipe cost over 20% and increase the whole network benefit by thirteen billion won.
In delay tolerant networks (DTNs), delay is inevitable; thus, making better use of buffer space to maximize the packet delivery rate is more important than delay reduction. In DTNs, epidemic routing is a well-known routing protocol. However, epidemic routing is very sensitive to buffer size. Once the buffer size in nodes is insufficient, the performance of epidemic routing will be drastically reduced. In this paper, we propose a buffer scheme to optimize the performance of epidemic routing on the basis of the Lagrangian and dual problem models. By using the proposed optimal buffer scheme, the packet delivery rate in epidemic routing is considerably improved. Our simulation results show that epidemic routing with the proposed optimal buffer scheme outperforms the original epidemic routing in terms of packet delivery rate and average end-to-end delay. It is worth noting that the improved epidemic routing needs much less buffer size compared to that of the original epidemic routing for ensuring the same packet delivery rate. In particular, even though the buffer size is very small (e.g., 50), the packet delivery rate in epidemic routing with the proposed optimal buffer scheme is still 95.8%, which can satisfy general communication demand.
Inductive power transfer (IPT) systems have become increasingly popular in recharging electric vehicle (EV) batteries. This paper presents an investigation of a series parallel/series (SP/S) resonant compensation network based IPT system for EVs with further optimized circular pads (CPs). After the further optimization, the magnetic coupling coefficient and power transfer capacity of the CPs are significantly improved. In this system, based on a series compensation network on the secondary side, the constant output voltage, utilizing a simple yet effective control method (fixed-frequency control), is realized for the receiving terminal at a settled relative position under different load conditions. In addition, with a SP compensation network on the primary side, zero voltage switching (ZVS) of the inverter is universally achieved. Simulations and experiments have been implemented to validate the favorable applicability of the modified optimization of CPs and the proposed SP/S IPT system.
Lee In-Tae;Oh Sung-Kwun;Kim Hyun-Ki;Pedrycz Witold
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.1
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pp.33-38
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2006
In this paper, we propose a new architecture of Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) by means of genetically optimized Fuzzy Polynomial Neuron(FPN) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization, especially Genetic Algorithms(GAs). The conventional FPNN developed so far are based on mechanisms of self-organization and evolutionary optimization. The design of the network exploits the extended Group Method of Data Handling(GMDH) with some essential parameters of the network being provided by the designer and kept fixed throughout the overall development process. This restriction may hamper a possibility of producing an optimal architecture of the model. The proposed FPNN gives rise to a structurally optimized network and comes with a substantial level of flexibility in comparison to the one we encounter in conventional FPNNs. It is shown that the proposed advanced genetic algorithms based Fuzzy Polynomial Neural Networks is more useful and effective than the existing models for nonlinear process. We experimented with Medical Imaging System(MIS) dataset to evaluate the performance of the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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