Βελτίωση της απόδοσης ασύρματων συστημάτων εκπομπής δεδομένων κατόπιν αίτησης με βάση δεδομένων διασυνδεδεμένου περιεχομένου και χρήση μεθόδων ενισχυτικής μάθησης:
Creators: name: Κακάλη, Βασιλική Λουκά
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2011
Subjects: Εκπομπή δεδομένων
Διασυνδεδεμένο περιεχόμενο
Ενισχυτική μάθηση
Data broadcasting
Interconnected content
Reinforcement Learning

description: Σκοπός της παρούσας διπλωματικής είναι η βελτίωση της απόδοσης ασύρματων συστημάτων εκπομπής δεδομένων κατόπιν αίτησης με βάση δεδομένων διασυνδεδεμένου περιεχομένου χρησιμοποιώντας τεχνικές της ενισχυτικής μάθησης. Τα τελευταία έχει παρατηρηθεί στην αγορά σημαντική αύξηση των ασύρματων εφαρμογών που οφείλεται στην εξάπλωση των ασύρματων συσκευών και των δικτύων υψηλής ταχύτητας. Έτσι, μεγάλος αριθμός χρηστών έχουν πρόσβαση σε πληροφορίες δρομολογίων αερογραμμών, καιρικών συνθηκών, ταξιδιωτικών πληροφοριών μέσω συσκευών όπως τα PDAs, τα palmtops, τα κινητά τηλέφωνα. Από τα συστήματα εκπομπής δεδομένων που έχουν κατά καιρούς προταθεί στην διπλωματική αυτή ασχοληθήκαμε με το σχήμα της εκπομπής δεδομένων κατόπιν αίτησης. Η αρχιτεκτονική της βάσης δεδομένων του εξυπηρέτη που μελετήθηκε ήταν μία βάση δεδομένων διασυνδεδεμένου περιεχομένου. Αυτό σημαίνει ότι οι σελίδες της βάσης δεδομένων δεν είναι ανεξάρτητες η μία της άλλης άλλα συνδέονται μέσω ενός δεδομένου διαγράμματος μεταβάσεων. Έτσι, για να γίνει η εκπομπή μίας σελίδας που αναμένεται να εκπεμφθεί κατόπιν αίτησης των χρηστών, πρέπει υποχρεωτικά να προηγηθεί και η εκπομπή μιας ακολουθίας άλλων σελίδων βάσει του διαγράμματος μεταβάσεων προτού φτάσουμε στην εκπομπή της επιθυμητής σελίδας. Στην διπλωματική αυτή εργασία εφαρμόσαμε την τεχνική της ενισχυτικής μάθησης, Q-learning, με σκοπό τη δρομολόγηση των εκπεμπόμενων σελίδων βάσει του συντομότερου μονοπατιού μεταβάσεων σελίδων που προκύπτει από την τεχνική αυτή. Τα αποτελέσματα της προσομοίωσης έδειξαν σημαντική βελτίωση της απόδοσης του προτεινόμενου συστήματος αναφορικά με το χρόνο αναμονής και τον μέσο αριθμό μεταβάσεων σε σχέση με ένα σύστημα τυφλής δρομολόγησης χωρίς να σημειώνεται ιδιαίτερη υπολογιστική επιβάρυνση στο σύστημα.
description: The aim of the present master thesis is to improve the performance of a wireless on-demand data broadcasting system with a database of interconnected content using reinforcement learning techniques. Nowadays, a significant increase of wireless applications has been observed in the market due to the spread of wireless devices and high speed networks. Thus, a high number of users are expected to have an easy access to airlines routes, travel and weather information via PDAs, palmtops, cell phones. Among the various data broadcasting systems that have been proposed, in the present thesis we have chosen to deal with the wireless on-demand scheme. The architecture of the server’s database that has been examined is a database of interconnected content. This means that the database pages are not independent with each other but they are connected via a given transition diagram. Thus, prior to the broadcast of an expected page that has been demanded by the clients, a sequence of other pages needs to be broadcast based on the transition diagram. In this master thesis, the Q-Learning technique which is a reinforcement learning method has been used in order to schedule the server’s broadcasts based on the transition page shortest path. The simulation results have shown a significant increase of the performance of the proposed system in terms of mean waiting time and mean number of hops in compare to the system of blind schedule. This improvement is also achieved with low computational overhead to the system.