KFUPM ePrints

Resource Management for OFDMA Systems Using Ant Colony-based Optimization Technique

l Resource Management for OFDMA Systems Using Ant Colony-based Optimization Technique. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF (M.S. Thesis) - Accepted Version
1545Kb

Arabic Abstract

إن مشكلة توزيع القنوات الفرعية والطاقة لنظام التقسيم المتعامد التردد والمتعدد الوصول لأكثر من مستخدم والتي تعظم إنتاجية النظام الكلي وتحقق القيود النموذجية من إجمالي الطاقة والإنصاف تعتبر مشكلة مختلطة ثنائية برمجية وعددية. عموما، من الصعب العثور على الحل الأمثل لهذه المشكلة. في هذه الرسالة نريد تطوير وتقييم خوارزمية تحسين مستعمرة النمل لحل هذه المشكلة والحصول على حلول مقبولة الصفات من حيث إنتاجية النظام الكلي والامتثال لمعدلات القيد النسبي المشار اليها بالانصاف. إن الخوارزمية المطورة تخصص كل من القنوات الفرعية والطاقة معا لكل مستخدم من دون وضع افتراضات فيما يتعلق بتوزيع الطاقة الاولية. لقد تم تقييم أداء الخوارزمية باستخدام المحاكاة والمقارنة مع عدة خوارزميات من المؤلفات ذات الصلة. إن تقييم خوارزمية تحسين مستعمرة النمل يشير الى أن الخوارزمية قادرة على الحصول على حلول أفضل من الخوارزميات المنافسة لمعظم معلمات الادخال النموذجية ولكن بحاجة لفترات طويلة من التنفيذ. بالإضافة الى ذلك، تقترح الرسالة طريقة مبتكرة لتوليف وتركيب الحل الافضل واستخدامة لاختبار نوعية الحلول المستخرجة من الخوارزميات المختلفة. وكذلك فان الرسالة تتضمن الأمثلة العددية التي تصور المقارنات وتسلط الضوء على الملامح الرئيسية للخوارزمية المقترحة.

English Abstract

The problem of sub-channel assignment and power allocation for a multiuser Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) system while maximizing the total system throughput and satisfying the proportional rates constraint can be modeled as a mixed binary integer programming problem. The optimal solution for this problem is generally hard to find. In this thesis we develop and evaluate an Ant Colony-based optimization (ACO) algorithm to solve the problem and obtain solutions of acceptable qualities in terms of total system throughput and compliance with the proportional rates constraint, referred to by fairness. The developed algorithm performs joint sub-channel assignment and power allocation without making assumptions in regard to the initial power allocation. The algorithm performance is evaluated using simulations and is compared against several suboptimal deterministic algorithms from the related literature. Evaluation indicates that the ACO-based algorithm is able to obtain solutions that outperform the considered competing algorithms for most of the typical input parameters at the cost of prolonged execution time. In addition, the thesis also proposes a novel method to synthesize an optimization problem with a known answer and utilizes this method to test the quality of the obtained solution for the various considered algorithms against the optimal solution of the synthesized problem. The thesis includes numerical examples depicting the comparisons and highlighting the main features of the proposed algorithm.



Item Type:Thesis (Masters)
Subjects:Computer
Electrical
Divisions:College Of Computer Sciences and Engineering > Computer Engineering Dept
Committee Advisor:Mahmoud, Ashraf
Committee Co-Advisor:Al-Ghadban, Samir
Committee Members:Selim , Shokri and Sait , Sadiq and Sheltami , Tarek
ID Code:138596
Deposited By:MOHAMMAD SHOKRI KHALAF (g200902010)
Deposited On:05 Mar 2012 09:19
Last Modified:05 Mar 2012 09:19

Repository Staff Only: item control page