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Enhancing the solvability of network optimization problems through model augmentations

机译：通过模型扩充来增强网络优化问题的可解决性

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Intensive research effort has been dedicated to tackle multi-hop network problems. Joint consideration across multiple layers is required to achieve optimal performance. The general trend in solving these problems is to develop strong mathematical programming formulations that are capable of providing near-optimal solutions to practical-sized problems. For the class of problems studied, we show that a traditionally formulated model turns out to be insufficient from a problem-solving perspective. When the size of the problem increases, even state-of-the-art optimizers cannot obtain an optimal solution because of running out of memory. In this work, we show that augmenting the model with suitable additional constraints and structure enables the optimizer to derive optimal solutions, or significantly reduce the optimality gap, which were previously elusive given available memory restrictions.

机译：致力于研究以解决多跳网络问题。为了获得最佳性能，需要跨多个层共同考虑。解决这些问题的总体趋势是开发强大的数学编程公式，这些公式能够为实际规模的问题提供接近最佳的解决方案。对于研究的问题类别，我们显示从问题解决的角度来看，传统上制定的模型不足以解决问题。当问题的大小增加时，由于内存不足，即使是最先进的优化器也无法获得最佳解决方案。在这项工作中，我们显示出使用适当的附加约束和结构扩展模型使优化器可以得出最优解，或者显着减小最优缺口，而在现有的可用内存限制下，这是以前难以捉摸的。

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来源
《》|2017年|144-151|共8页
会议地点
作者
Amr Nabil; Hanif Sherali; Mustafa ElNainay;
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作者单位

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Spread spectrum communication; Optimization; Interference; Mathematical model; Wireless networks; Electronic mail;

机译：扩频通信;优化;干扰;数学模型;无线网络;电子邮件;

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