Submodular Rate Region Models for Multicast Communication in Wireless Networks
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing Sep 2017, 2017
Serie: Libro 7 di 11 - Foundations in Signal Processing, Communications and Networking
- Rilegato
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware - This book proposes representations of multicast rate regions in wireless networks based on the mathematical concept of submodular functions, e.g., the submodular cut model and the polymatroid broadcast model. These models subsume and generalize the graph and hypergraph models. The submodular structure facilitates a dual decomposition approach to network utility maximization problems, which exploits the greedy algorithm for linear programming on submodular polyhedra. This approach yields computationally efficient characterizations of inner and outer bounds on the multicast capacity regions for various classes of wireless networks. 308 pp. Englisch.
Codice articolo 9783319652313
- Titolo
- Submodular Rate Region Models for Multicast Communication in Wireless Networks
- Autore
- Maximilian Riemensberger
- Editore
- Springer International Publishing Sep 2017
- Anno di pubblicazione
- 2017
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319652311
- ISBN 13
- 9783319652313
- Peso dell'articolo
- 629 grammi
- Dimensioni
- 241x160x23 mm
- Serie
- Libro 7 di 11: Foundations in Signal Processing, Communications and Networking
?This book proposes representations of multicast rate regions in wireless networks based on the mathematical concept of submodular functions, e.g., the submodular cut model and the polymatroid broadcast model. These models subsume and generalize the graph and hypergraph models. The submodular structure facilitates a dual decomposition approach to network utility maximization problems, which exploits the greedy algorithm for linear programming on submodular polyhedra. This approach yields computationally efficient characterizations of inner and outer bounds on the multicast capacity regions for various classes of wireless networks.
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