Network Stochastic Optimization Applied to Communication Systems...

简介：
本文提出了一种应用于通信系统的网络随机优化方法，通过改进算法效率和系统鲁棒性来解决复杂网络环境下的资源分配问题。 本段落探讨了动态网络分析、控制及优化的现代理论，并深入发展了李雅普诺夫漂移与李雅普诺夫优化技术，在一般随机系统中证明时间平均约束下的最优化是可行的。文章主要关注通信和排队系统的应用，例如具有时变信道、移动性和随机到达流量的无线网络。通过使用简单的漂移-加-惩罚框架来实现吞吐量、吞吐量效用、功率及失真的最优时间平均化，并提供了明确的性能延迟权衡以展示接近最佳的成本。 这项理论同样适用于运筹学和经济学问题，特别是在这些领域中需要在对未来的不确定性下做出能源效率最大化或利润最大化的决策时。文中涵盖的主题包括：队列稳定性理论、反压力max-weight与虚拟排队方法；非凸随机效用极大化策略以及普遍任意样本路径的分析；近似调度理论及随机调度理论的应用，优化更新系统和马尔科夫决策系统的实例。 本段落不仅提供了详细的例子，还设计了大量作业问题以强化核心概念。目录包括：介绍、队列基础、动态调度案例研究、时间平均优化方法及其函数应用、近似调度技术以及针对更新与马尔科夫决策系统的优化策略，并最终给出结论性意见。