Advancing robust optimization methodologies to foster energy efficiency in future wireless networks

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Schon jetzt tragen drahtlose Netze durch den hohen Energieverbrauch einen beachtlichen Teil zum weltweiten CO2 Ausstoß bei. Um dem entgegen zu wirken, wird eine effiziente Nutzung der Ressourcen ebenso benötigt, wie eine hochentwickelte Netzwerkplanung. Reale Netzwerkplanungsprobleme umfassen nichtdeterministische Größen, die in den vorhandenen Methodiken bis jetzt nicht berücksichtigt werden. Diese Datenunsicherheiten treten z. B. durch Bewegung der Nutzer, durch schwankende Bandbreitenanforderungen oder durch wechselnde Pfadverluste zwischen Sender und Empfänger auf. Robuste Optimierung ist eine neuartige mathematische Methodik, diese Unsicherheiten im Planungsmodell zu integrieren. Das Anliegen dieses Projekts ist die Verbesserung von robusten Optimierungsmethodiken und die Andwendung dieser für eine energieeffiziente Funknetzplanung, welche schwankende Faktoren berücksichtigt. Der Schwerpunkt liegt dabei auf der wiederherstellbaren Robustheit, ein zwei-stufiger robuster Ansatz, da wir hierfür ein großes Potential zur Energieeinsparung sehen. Dazu werden wir verschiedene Aspekte der robusten Optimierung, wie z.B. 􀀀-Robustheit, untersuchen und die Ergebnisse auf eine wiederherstellbarrobuste Netzplanung anwenden.Wir beabsichtigen die hohe Komplexität der resultierenden Optimierungsprobleme mithilfe einer schrittweisen Betrachtung der benötigten Variablen, der sogenannten Spaltengenerierung, zu umgehen. Schließlich werden wir Interferenzaspekte gesondert untersuchen, da die Einbeziehung dieser Phänomene nicht trivial ist.