This paper studies the following po

This paper studies the following points: First, a new combined MOPT formulation for both energy and delay is developed. Second, numerical method based on KKT optimality conditions is used to find the optimal solution for the above formulation. Third, a sub-optimal solution using MOGA is calculated based on the MOPT formulation.
Numerical results generated using Newton-Raphson method, for the associated Lagrangian system of equations, are presented. We find a sub-optimal solution because of the high complexity to find the optimal solution. The effectiveness of the proposed formulation is evaluated using the average energy consumption and end-to-end delay. Unlike the optimal solution obtained using KKT analysis, a sub-optimal solution obtained using MOGA requires less complexity in terms of the run time and the number of operations needed. The increase in the energy consumption and in the delay is not significant compared with the saving in the complexity.

結果 (繁體中文) 1:

本文主要研究以下幾點 ︰ 第一，新初一制定這兩種能源聯合開發了延遲。基於 KKT 最優性條件的第二個數值方法用於查找上述配方的最優解。第三，使用 MOGA 次優解決方案是基於計算題制定。介紹了生成關聯的拉格朗日系統的方程，用牛頓-拉夫遜法的數值結果。我們找到一個次優的解決方案高複雜性找到最優的解決方案。使用平均能源消費和端到端延遲，評估了建議的措詞的效能。不同于利用 KKT 分析得到的最優解，次優解，使用 MOGA 要求複雜程度較低的運行的時間和操作所需的數量。在能源消費和延遲的增加，相比節約的複雜性並不重要。

結果 (繁體中文) 2:

本文研究了以下幾點：第一，能源和延遲一個新的聯合MOPT配方開發。其次，使用基於KKT最優化條件的數值方法來查找用於上述製劑中的最優解。第三，採用MOGA次優的解決方案是基於MOPT製劑進行計算。
利用Newton-Raphson方法，對於方程相關聯的拉格朗日系統數值結果產生的，介紹。我們發現，由於高複雜找到最優解次優的解決方案。所提出的製劑的效力是使用平均能耗和端至端延遲進行評價。與使用KKT分析獲得的最優解，使用MOGA獲得的次優解決方案需要更少的運行時間和所需要的操作次數計算的複雜性。與複雜性的保存相比，能量消耗和在延遲的增加是不顯著。

結果 (繁體中文) 3:

本文的研究要點如下：第一，建立能源和延遲新配方組合數學開放題教學。其次，基於KKT條件的數值方法用於上述配方找到最優解。第三，一個次優的解決方案使用多目標遺傳演算法是基於數學開放題教學公式計算。利用牛頓反覆運算法生成的數值結果，對方程相關的拉格朗日系統，給出了。我們找到一個次優的解決方案，因為高複雜度，找到最佳的解決方案。使用的平均能量消耗和終端到終端的延遲，建議製定的有效性進行評估。與最佳的解決方案獲得使用KKT分析，次優解獲得使用MOGA需要的運行時間複雜度低，手術次數需要。在能量消耗和延遲的新增是不顯著相比，節省的複雜性。