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論文中文名稱:Wi-Fi無線基地台配置最佳化-以基因演算法 [以論文名稱查詢館藏系統]
論文英文名稱:The Optimal Deployment of Wi-Fi Wireless Access Points Using the Genetic Algorithm [以論文名稱查詢館藏系統]
院校名稱:臺北科技大學
學院名稱:管理學院
系所名稱:資訊與運籌管理研究所
畢業學年度:101
出版年度:102
中文姓名:高立芳
英文姓名:Li-Fang Kao
研究生學號:100938013
學位類別:碩士
語文別:中文
口試日期:2012-01-18
論文頁數:113
指導教授中文名:王貞淑
指導教授英文名:Chen-Shu Wang
口試委員中文名:蕭文龍;丁一賢
口試委員英文名:Wen-Lung Shiau;I-Hsien Ting
中文關鍵詞:Wi-Fi無線基地台配置多目標決策基因演算法
英文關鍵詞:Wi-FiAccess Point DeploymentMultiple Objective Decision-makingGenetic Algorithm
論文中文摘要:Wi-Fi無線基地台配置的最大目標就是能讓使用者獲得無所不在的通訊品質,因此如何配置無線基地台才能在有限的預算內讓訊號的覆蓋率、預算滿足率、動態流量滿足率、干擾率和負載平衡指數達到一定的水準,便成為了重要的議題。為解決此一多目標決策問題,本研究彙整了過去學者們在Wi-Fi無線基地台配置方面的文獻,以基因演算法為基礎,提出一個Wi-Fi無線基地台配置的模型,以覆蓋率、預算滿足率、動態流量滿足率、干擾率和負載平衡指數為決策目標並建立數學模型,同時考量實務情況中有不同無線基地台類型、價錢,以及同一地點設有多個無線基地台的狀況,讓此模型能更貼近實際需求,並且為了驗證它的可行性和實用性,以校園大小為參考的需求面積,針對預算、決策權重、使用者動態流量需求分佈、負載平衡指數、干擾率、大範圍無線基地台分佈、基因參數、已設置無線基地台和不可設置無線基地台地點等不同狀況,設計了九個相關實驗,最後透過實驗,驗證本研究的實驗結果能隨著決策者的要求、使用者的需求和環境狀況,計算出讓覆蓋率、預算滿足率、動態流量滿足率、干擾率和負載平衡指數都能兼顧的解決方案,為決策者提出良好的Wi-Fi 無線基地台配置建議。
論文英文摘要:The purpose of Wi-Fi access point deployment is for users to receive ubiquitous communication quality. Therefore, developing methods for APs to achieve specific levels of coverage rate, budget fulfill rate, and capacity fulfill rate, interference rate, and load-balancing index within a limited budget is a vital issue. To solve such multiple objective decision-making problems, the study summarized past scholar literatures on the Wi-Fi access point deployment and proposed a model of Wi-Fi access point deployment based on generic algorithm, using coverage rate, budget fulfill rate, dynamic capacity fulfill rate, interference rate, and load-balancing index, as the decision objectives. The study further establishes a mathematical model with concurrent consideration of the different access point types, price, and deployment of multiple access points in one location in practice, so to make this model fit more with practical demand. To validate its feasibility and practicability, the study applies the campus size as reference demand for space to the different situations on budgeting, decision weight, user dynamic capacity fulfill rate, load-balancing index, interference rate, large-area access point deployment, genetic parameters, the locations already set up with access points and locations that do not allow deployment of access points by designing nine relevant experiments. Finally, the study validates the results through experiments by calculating a solution that can meet decision-maker demand, user demand and environmental conditions for coverage rate, budget fulfill rate, dynamic capacity fulfill rate, interference rate, and load-balancing index, so that the decision makers will be proposed of a good recommendation for Wi-Fi access point deployment.
論文目次:摘要 I
ABSTRACT II
誌謝 IV
目錄 V
表目錄 VII
圖目錄 IX
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究問題定義 3
1.3 研究目的 4
1.4 研究流程 5
第二章 文獻探討 7
2.1 WI-FI及相關應用 7
2.1.1 Wi-Fi 8
2.1.2 Wi-Fi相關應用 10
2.2 WI-FI 網路建置 11
2.3 基因演算法 18
2.3.1 基因演算法的專有名詞 20
2.3.2 基因演算法的計算過程 20
第三章 研究架構與方法 24
3.1 變數定義與假設 24
3.2 多目標模型建立 26
3.2.1 覆蓋率 𝛼(M) 26
3.2.2 預算滿足率 β(M) 27
3.2.3 動態流量滿足率 γ(M) 27
3.2.4 干擾率 θ(M) 28
3.2.5 負載平衡指數 φ(M) 28
3.3 模型推導與建立 29
3.4 基因演算法求解WI-FI問題 31
3.4.1 基因演算法 31
3.4.2 母體 33
3.4.3 評價 33
3.4.4 選擇 33
3.4.5 交配 33
3.4.6 突變 34
第四章 實驗設計與結果分析 35
4.1 實驗設計 35
4.1.1 實驗一:驗證預算效果 38
4.1.2 實驗二:驗證決策權重效果 46
4.1.3 實驗三:驗證使用者動態流量需求分佈效果 54
4.1.4 實驗四:驗證負載平衡指數效果 60
4.1.5 實驗五:驗證干擾率效果 67
4.1.6 實驗六:驗證大範圍AP配置的效果 72
4.1.7 實驗七:驗證基因參數效果 78
4.1.8 實驗八:驗證已設置之AP效果 95
4.1.9 實驗九:驗證無法設置AP效果 100
第五章 結論與未來展望 106
5.1 結論 106
5.2 未來研究方向 108
參考文獻 109
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