Abstract—Convex optimization is a p

Abstract—Convex optimization is a powerful tool for resource
allocation and signal processing in wireless networks. As the
network density is expected to drastically increase in order to
accommodate the exponentially growing mobile data traffic, performance optimization problems are entering a new era characterized by a high dimension and/or a large number of constraints,
which poses significant design and computational challenges. In
this paper, we present a novel two-stage approach to solve largescale convex optimization problems for dense wireless cooperative
networks, which can effectively detect infeasibility and enjoy
modeling flexibility. In the proposed approach, the original
large-scale convex problem is transformed into a standard cone
programming form in the first stage via matrix stuffing, which
only needs to copy the problem parameters such as channel state
information (CSI) and quality-of-service (QoS) requirements to
the pre-stored structure of the standard form. The capability of
yielding infeasibility certificates and enabling parallel computing
is achieved by solving the homogeneous self-dual embedding of
the primal-dual pair of the standard form. In the solving stage,
the operator splitting method, namely, the alternating direction
method of multipliers (ADMM), is adopted to solve the large-scale
homogeneous self-dual embedding. Compared with second-order
methods, ADMM can solve large-scale problems in parallel with
modest accuracy within a reasonable amount of time. Simulation
results will demonstrate the speedup, scalability, and reliability
of the proposed framework compared with the state-of-the-art
modeling frameworks and solvers.
Index Terms—Dense wireless networking, large-scale optimization, matrix stuffing, operator splitting method, ADMM,
homogeneous self-dual embedding

Results (Vietnamese) 1:

Trừu tượng-lồi tối ưu hóa là một công cụ mạnh mẽ cho các nguồn tài nguyênphân bổ và xử lý trong mạng không dây tín hiệu. Như cácmật độ mạng dự kiến sẽ tăng đáng kể đểthích ứng với lưu lượng truy cập dữ liệu di động ngày càng tăng theo cấp số nhân, vấn đề tối ưu hóa hiệu suất đang bước vào một kỷ nguyên mới đặc trưng bởi một chiều cao và/hoặc một số lượng lớn các ràng buộc,những thiết kế quan trọng đặt ra và thử thách tính toán. Ởbài báo này, chúng tôi trình bày một cách tiếp cận hai giai đoạn mới để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa lồi largescale cho hợp tác xã không dây dày đặcmạng, trong đó có hiệu quả có thể phát hiện infeasibility và thưởng thứcMô hình hóa linh hoạt. Trong cách tiếp cận được đề nghị, bản gốcvấn đề quy mô lớn lồi là biến đổi thành một hình nón tiêu chuẩnCác hình thức lập trình trong giai đoạn đầu tiên thông qua ma trận nhồi, màchỉ cần sao chép các thông số vấn đề như kênh nướcthông tin (CSI) và yêu cầu chất lượng dịch vụ (QoS)cấu trúc trước được lưu trữ trong các hình thức tiêu chuẩn. Khả năngyielding infeasibility giấy chứng nhận và cho phép tính toán song songlà đạt được bằng cách giải quyết việc nhúng self-dual đồng nhất củaCặp đôi nguyên dạng chuẩn. Trong giai đoạn giải quyết,Các nhà điều hành chia tách các phương pháp, cụ thể là, sự chỉ đạo Luân phiênphương pháp hệ số (ADMM), được áp dụng để giải quyết các quy mô lớnđồng nhất tự kép nhúng. So với thứ hai đểphương pháp, ADMM có thể giải quyết các vấn đề quy mô lớn song song vớiđộ chính xác khiêm tốn trong một khoảng thời gian hợp lý. Mô phỏngkết quả sẽ chứng minh speedup, khả năng mở rộng và độ tin cậytrong khuôn khổ đề xuất so với nhà nước-of-the-nghệ thuậtMô hình hóa khung và giải quyết.Chỉ số điều khoản — dày đặc các mạng không dây, tối ưu hóa quy mô lớn, nhồi nhét ma trận, các nhà điều hành chia tách các phương pháp, ADMM,đồng nhất tự kép nhúng

Results (Vietnamese) 2:

Tóm tắt-lồi tối ưu hóa là một công cụ mạnh mẽ cho nguồn
phân bổ và xử lý tín hiệu trong các mạng không dây. Khi
mật độ mạng lưới dự kiến sẽ tăng mạnh để
thích ứng với lưu lượng dữ liệu di động ngày càng tăng theo cấp số nhân, các vấn đề tối ưu hóa hiệu suất đang bước vào một kỷ nguyên mới đặc trưng bởi kích thước cao và / hoặc một số lượng lớn các hạn chế,
trong đó đặt ra thiết kế quan trọng và thách thức tính toán. Trong
bài báo này, chúng tôi trình bày một cuốn tiểu thuyết hai giai đoạn cách tiếp cận để giải quyết vấn đề tối ưu hóa lồi mô lớn cho hợp tác xã không dây dày đặc
mạng, mà hiệu quả có thể phát hiện tính bất khả thi và thưởng thức
mô hình linh hoạt. Trong cách tiếp cận đề xuất, ban đầu
quy mô lớn vấn đề lồi được biến đổi thành một hình nón tiêu chuẩn
hình thức lập trình trong giai đoạn đầu thông qua nhồi ma trận, mà
chỉ cần sao chép các thông số vấn đề như tình trạng kênh
thông tin (CSI) và chất lượng của dịch vụ (QoS) yêu cầu đến
cơ cấu tiền lưu trữ của các dạng chuẩn. Các khả năng
cho năng suất giấy chứng nhận tính bất khả thi và cho phép tính toán song song
đạt được bằng cách giải quyết các nhúng tự kép đồng nhất của
các cặp nguyên sơ-kép của dạng chuẩn. Trong giai đoạn giải quyết,
các phương pháp điều hành chia tách, cụ thể là, hướng xen kẽ
phương pháp nhân (ADMM), được thông qua để giải quyết quy mô lớn
đồng nhất tự kép nhúng. So với bậc hai
phương pháp, ADMM có thể giải quyết vấn đề quy mô lớn song song với
độ chính xác rất khiêm tốn trong một khoảng thời gian hợp lý. Mô phỏng
kết quả sẽ chứng minh sự tăng tốc, khả năng mở rộng và độ tin cậy
của các khung đề xuất so với nhà nước-of-the-nghệ thuật
khung mô hình và giải quyết.
Index khoản-rậm mạng không dây, tối ưu hóa quy mô lớn, ma trận nhồi, phương pháp tách điều hành, ADMM ,
đồng nhất nhúng tự kép