The authors propose a QoS based mul

The authors propose a QoS based multi-objective optimization algorithm aiming at ensuring certain QoS levels in Wireless Mesh Networks . Some of the QoS parameters optimized are bandwidth, packet loss rates, delay and power consumption. Our approach targets WMSN QoS requirements instead. The ETX metric is used since it allows finding high throughput paths taking into account link loss ratios, links’ asymmetries, and interference among the successive links of a path. The authors in [14] have shown that low ETXs paths are also energy efficient. The selection of a link with a certain bandwidth does not guarantee that the path has a good throughput. Another difference was on the problem formulation presented. The authors of [17] presented a linear programming formulation, not making clear how the presented formulation is used by the multi-objective optimization algorithm. We modeled the routing problem as a multi-constrained QoS routing problem and consequently used multi-objective optimization algorithms to solve it. In addition, in [17], it was not clear how the MOEA algorithm was implemented. In contrast, we present and explain in detail how our MOEA algorithm was implemented, namely: (1) the population initialization process, (2) how genetic operators were used.

結果 (繁體中文) 1:

作者提出了一種基於 QoS 針對確保某些無線網格網路中的 QoS 級別的多目標優化演算法。QoS 參數優化一些頻寬、 丟包率、 延遲和功率消耗。我們的做法相反目標 WMSN QoS 要求。因為它允許發現考慮到帳戶連結損失比率、 連結的不對稱及路徑的連續連結間干擾的高輸送量路徑使用 ETX 度量。[14] 中的作者顯示低 ETXs 路徑也是能源效率。選擇帶有一定的頻寬的連結並不保證路徑有良好的輸送量。另一個區別是對問題的提法。[17] 的作者提出了一種線性程式設計公式，不明確提出了的制定如何利用多目標優化演算法。我們建模的路由問題是一個多約束 QoS 路由問題，因此用多目標優化演算法來解決它。此外，在 [17]，尚不清楚經濟部演算法如何實現的。與此相反的是，我們提出並詳細解釋我們經濟部演算法如何實現，即: （1） (2) 如何遺傳運算元採用的人口初始化過程。

結果 (繁體中文) 2:

作者提出了基於多目標優化算法旨在確保在無線Mesh網絡一定的QoS水平的QoS。一些優化QoS參數是帶寬，分組丟失率，延遲和功耗。我們的方法針對WMSN的QoS要求來代替。所述ETX度量使用，因為它允許發現並考慮到鏈接損耗比，鏈接'不對稱，並且干擾路徑的連續鏈路中高通量路徑。在[14]的作者已表明，低ETXs路徑也節能。具有一定帶寬的鏈路的選擇並不保證該路徑具有良好的吞吐量。另一個區別是在提出的問題表述。[17]的作者提出了線性規劃的制定，所提出的配方是如何使用的多目標優化算法不做明確。我們模擬的路由問題作為一個多約束QoS路由問題，因此採用多目標優化算法來解決它。此外，在[17]，目前還不清楚經濟部算法如何實現的。相比之下，我們提出並詳細我們MOEA算法如何實現的，即說明：（1）人口初始化過程中，（2）如何遺傳經營者使用。

結果 (繁體中文) 3:

提出了一種基於服務質量的多目標優化算灋，旨在保證無線網狀網中的特定服務質量。一些優化的服務質量參數的頻寬，丟包率，延遲和功耗。我們的目標不是網絡的QoS要求。ETX度量是因為它允許尋找高輸送量的路徑考慮連結損耗率、連結不對稱，和一條路徑的連續的連結之間的干擾。在[ 14 ]的作者已表明，低ETXS路徑也節能。與一個特定的頻寬的連結的選擇並不保證該路徑具有良好的輸送量。另一個區別是關於問題製定的。作者[ 17 ]提出了一個線性規劃的製定，而不是明確的多目標優化算灋如何使用所提出的配方。我們類比的路由問題作為一個多約束的服務質量路由問題，囙此使用多目標優化算灋來解决它。此外，在[ 17 ]，它是不清楚如何MOEA算灋的實現。相反，我們提出並詳細解釋如何在我們的算灋算灋的實現，即：（1）種群初始化過程中，（2）如何進行遺傳運算元。