論文の概要: Swarm Intelligence for Next-Generation Wireless Networks: Recent
Advances and Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.15221v1
- Date: Thu, 30 Jul 2020 04:32:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-05 14:34:32.876819
- Title: Swarm Intelligence for Next-Generation Wireless Networks: Recent
Advances and Applications
- Title（参考訳）: 次世代無線ネットワークのためのSwarm Intelligence:最近の進歩と応用
- Authors: Quoc-Viet Pham, Dinh C. Nguyen, Seyedali Mirjalili, Dinh Thai Hoang,
Diep N. Nguyen, Pubudu N. Pathirana, Won-Joo Hwang
- Abstract要約: Swarm Intelligence(SI)は、無線ネットワークのための有望な最適化ツールとして最近登場した。
本稿では,基本的な概念からよく知られた概念まで,SI技術の概要を紹介する。
次世代無線ネットワークにおける新たな課題を解決するためのSIの応用を概観する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.38804488121544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Due to the proliferation of smart devices and emerging applications, many
next-generation technologies have been paid for the development of wireless
networks. Even though commercial 5G has just been widely deployed in some
countries, there have been initial efforts from academia and industrial
communities for 6G systems. In such a network, a very large number of devices
and applications are emerged, along with heterogeneity of technologies,
architectures, mobile data, etc., and optimizing such a network is of utmost
importance. Besides convex optimization and game theory, swarm intelligence
(SI) has recently appeared as a promising optimization tool for wireless
networks. As a new subdivision of artificial intelligence, SI is inspired by
the collective behaviors of societies of biological species. In SI, simple
agents with limited capabilities would achieve intelligent strategies for
high-dimensional and challenging problems, so it has recently found many
applications in next-generation wireless networks (NGN). However, researchers
may not be completely aware of the full potential of SI techniques. In this
work, our primary focus will be the integration of these two domains: NGN and
SI. Firstly, we provide an overview of SI techniques from fundamental concepts
to well-known optimizers. Secondly, we review the applications of SI to settle
emerging issues in NGN, including spectrum management and resource allocation,
wireless caching and edge computing, network security, and several other
miscellaneous issues. Finally, we highlight open challenges and issues in the
literature, and introduce some interesting directions for future research.
- Abstract（参考訳）: スマートデバイスの普及と新興アプリケーションにより、多くの次世代技術がワイヤレスネットワーク開発のために支払われてきた。
商業用5Gは、一部の国で広く展開されているが、6Gシステムのためのアカデミアや工業コミュニティからの最初の取り組みがある。
このようなネットワークでは、技術、アーキテクチャ、モバイルデータなどの異質性とともに、非常に多くのデバイスやアプリケーションが登場し、そのようなネットワークを最適化することが非常に重要である。
凸最適化とゲーム理論に加えて、最近Swarm Intelligence(SI)が無線ネットワークの有望な最適化ツールとして登場した。
人工知能の新しい区分として、SIは生物種の社会の集団的行動に着想を得ている。
siでは、限られた能力を持つ単純なエージェントは、高次元で困難な問題に対するインテリジェントな戦略を実現するため、最近、次世代無線ネットワーク(ngn)で多くのアプリケーションを見つけました。
しかし、研究者はSI技術の可能性を完全に認識していないかもしれない。
この作業では、この2つのドメイン、NGNとSIの統合に重点を置いています。
まず,基本的な概念からよく知られたオプティマイザまで,SI技術の概要を紹介する。
第2に、スペクトル管理とリソース割り当て、無線キャッシュとエッジコンピューティング、ネットワークセキュリティ、その他様々な問題を含む、NGNの新たな課題を解決するためのSIの適用についてレビューする。
最後に,文献のオープンな課題と課題を強調するとともに,今後の研究に向けた興味深い方向性を紹介する。
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