Die Arbeit befasst sich mit der Klasse der Least-Perzentil-Durchsatz-Maximierungsprobleme durch Leistungssteuerung. Diese Klasse umfasst die bekannten Max-Min- und Summen-Rate-Optimierungsprobleme als Sonderfälle. Abgesehen von diesen beiden Extremen zeigen die Autoren, dass Least-Perzentil-Rate-Programme im Allgemeinen nicht-konvex, nicht-glatt und stark NP-schwer sind, was die Optimierung äußerst herausfordernd macht. Die Autoren schlagen zyklische Maximierungsalgorithmen vor, die die ursprünglichen Probleme in äquivalente blockkonkave Formen transformieren, wodurch eine garantierte Konvergenz zu stationären Punkten ermöglicht wird. Vergleiche mit dem Stand der Technik, wie sukzessive konvexe Approximation und sequenzielle quadratische Programmierung, zeigen, dass die vorgeschlagenen Algorithmen eine überlegene Leistung erreichen, während sie Lösungen um Größenordnungen schneller berechnen.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Ahmad Ali Kh... um arxiv.org 03-26-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.16344.pdfTiefere Fragen