Optimización en redes móviles futuras

Clave: 14B6986
No. de horas: 72
Unidades de crédito:  8
Créditos SATCA:  No disponible
Tipo de asignatura: Optativa
Fecha de elaboración: 2013-11-15

Objetivo general:

Desarrollar e implementar soluciones a problemas de optimización en redes móviles futuras a través de algoritmos naturales.


Temas:
  1. Redes móviles.
  2. Radio cognoscitiva.
  3. Acceso dinámico de espectro.
  4. Optimización por cúmulo de partículas (PSO).
  5. Acceso dinámico de espectro en redes cognoscitivas usando algoritmos naturales.

Bibliografía:
  1. J. F. Kennedy, R. C. Eberhart, y Y.Shi, Swarm intelligence. Morgan Kaufmann, 2001.
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  3. K. Pelechrinis, P. Krishnamurthy, M. Weiss, y T. Znati, Cognitive radio networks: realistic or not?, SIGCOMM Comput. Commun. Rev., vol. 43, n.o 2, pp. 44-51, abr. 2013.
  4. Qing Zhao y B. M. Sadler, A Survey of Dynamic Spectrum Access, Signal Processing Magazine, IEEE, vol. 24, n.o 3, pp. 79-89, 2007.
  5. Y. Liu, L. X. Cai, X. Shen, y H.Luo, Deploying cognitive cellular networks under dynamic resource management, IEEE Wireless Communications, vol. 20, n.o 2, pp. 82-88,2013.
  6. P. Ahokangas, M. Matinmikko, S.Yrjola, H. Okkonen, y T. Casey, Simple rules for mobile network operators' strategic choices in future cognitive spectrum sharing networks, IEEE Wireless Communications, vol. 20, n.o 2, pp. 20-26, 2013.
  7. K. Deep y J. C. Bansal, ASocio-Cognitive Particle Swarm Optimization for Multi-Dimensional Knapsack Problem, in Emerging Trends in Engineering and Technology, 2008. ICETET'08. First International Conference on, 2008, pp. 355-360.
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  9. B. Benmammar y A. Amraoui, Radio Resource Allocation and Dynamic Spectrum Access. John Wiley & Sons, 2013.
  10. A. P. Engelbrecht, Fundamentals of Computational Swarm Intelligence. Wiley, 2005.

 

Tema1, utiliza [5], [9]

Tema2, utiliza [2], [3J, [6], [9J

Tema3, utiliza [4], [5J, [6J, [9]

Tema4, utiliza [1J, [7], [1 0]

Tema 5, utiliza [7], [8], [9] y [10]