We formulate the problem as a Netwo

We formulate the problem as a Network Utility Maximum
(NUM) problem. By dual decomposition techniques
[5], a pricing-based distributed algorithm is developed.
With this algorithm, each sensor node can dynamically
regulate its data rate and control its own power consumption.
Considering the time-varying wireless environment
in WSNs, the feedback control information is noisy in nature,
so we study the stochastic stability of our algorithm
with noisy feedback. By using stochastic approximation
and convex programming theories, the stability of the proposed
algorithm is investigated by convergence analysis
under stochastic perturbations. Our finding shows that
the proposed algorithm converges with probability one
(w.p.1) to optimal solution only if the estimator of subgradients
is asymptotically unbiased.
The rest of this paper is organized as follows. After a
brief description of the motivations in Section 2, Section
3 presents the background and a review of related work.
Section 4 shows our system model and problem. In Section
5, we apply duality theory to obtain a price-based distributed
algorithm and study its stochastic stability in next
Section 6. Section 7 provides simulation results. Finally
Section 8 concludes this paper.

Results (Thai) 1:

เรากำหนดปัญหาเป็นปัญหา Maximum
(NUM) โปรแกรมอรรถประโยชน์ของเครือข่าย โดยเทคนิคการแยกส่วนประกอบสอง
[5], ราคาใช้อัลกอริธึมแบบกระจายจะพัฒนาได้
กับอัลกอริทึมนี้ แต่ละโหนเซ็นเซอร์แบบไดนามิกสามารถ
ควบคุมอัตราของข้อมูล และควบคุมการใช้อำนาจของตนเองได้
พิจารณาแตกต่างกันเวลาไร้สายสิ่งแวดล้อม
WSNs ข้อมูลการควบคุมผลป้อนกลับเป็นเสียงดังในธรรมชาติ,
เพื่อให้เราศึกษาความมั่นคงแบบเฟ้นสุ่มของอัลกอริทึมของเรา
กับคำติชมคะ โดยประมาณสโทแคสติก
และนูนเขียน ทฤษฎี ความมั่นคงของนำเสนอ
อัลกอริทึมเป็นสอบสวน โดยวิเคราะห์บรรจบกัน
ภายใต้ perturbations สโทแคสติกการ ค้นหาของเราแสดงที่
converges อัลกอริทึมนำเสนอ มีความน่าเป็น one
(w.p.1) เป็นโซลูชั่นที่เหมาะสมเท่านั้นถ้าประมาณของ subgradients
เป็นคน asymptotically.
ส่วนเหลือของเอกสารนี้ถูกจัดเรียงดังนี้ หลังจาก
คำอธิบายย่อของโต่งใน 2 ส่วน ส่วน
3 แสดงพื้นหลังและทบทวนงานที่เกี่ยวข้อง.
ส่วน 4 แสดงแบบจำลองระบบและปัญหาของเรา ในส่วน
5 เราใช้ทฤษฎีทวิภาวะได้รับกับราคาตามกระจาย
อัลกอริทึม และศึกษาความมั่นคงของสโทแคสติกในถัดไป
6 ส่วน 7 ส่วนให้ผลการทดลอง ในที่สุด
8 ส่วนสรุปเอกสารนี้

Results (Thai) 3:

เรากำหนดปัญหาเป็นสาธารณูปโภคเครือข่ายสูงสุด
( หนุ่ม ) ปัญหา โดยการย่อยสลายคู่เทคนิค
[ 5 ] ราคาตามขั้นตอนวิธีแบบกระจายคือการพัฒนา .
ด้วยวิธีการนี้ เซ็นเซอร์แต่ละโหนดสามารถแบบไดนามิก
ควบคุมอัตราข้อมูลและการควบคุมการใช้พลังงานของตนเอง พิจารณาเวลา

สภาพแวดล้อมไร้สายใน wsns การตอบรับการควบคุมข้อมูลดังในธรรมชาติ
เราจึงศึกษาเสถียรภาพของขั้นตอนวิธีของเรากับ Stochastic
เสียงดังตอบรับ โดย
ประมาณ Stochastic และทฤษฎีการเขียนโปรแกรม นูน ความมั่นคงของขั้นตอนวิธีการตรวจสอบโดยเสนอ

การวิเคราะห์บรรจบกันภายใต้แสงได้ . ค้นหาพบว่าวิธีที่เสนอกับความน่าจะเป็น
-
( หนึ่ง w.p.1 ) โซลูชั่นที่เหมาะสมเท่านั้น หากประมาณการของ subgradients
เป็น asymptotically ไม่ฝักใฝ่ฝ่ายใด
ส่วนที่เหลือของบทความนี้คือการจัดดังนี้ หลังจาก
คำอธิบายสั้น ๆของแรงจูงใจในหมวด 2 มาตรา
3 เสนอภูมิหลังและการทบทวนเอกสารที่เกี่ยวข้องกับงาน .
ส่วนที่ 4 แสดงรุ่นระบบของเราและปัญหา ในส่วน
5 เราใช้ทฤษฎีภาวะคู่กัน เพื่อให้ได้ราคาที่ใช้กระจาย
ขั้นตอนวิธีและศึกษาความคงสภาพ Stochastic ในส่วนถัดไป
6มาตรา 7 ให้ผลจำลอง ในที่สุด
8 ส่วนสรุปบทความนี้