Abstract: Stochastisch-dynamische Programmierung (SDP) ist ein leistungsfähiges Werkzeug für Markovsche Entscheidungsprozesse (MDP) und teilweise beobachtbare MDP (POMDP) usw. Aber die allgemein verwendete Bellman-Gleichung und der entsprechende Umkehrrekursionsalgorithmus erfordern wegen des Einbezugs von Dimensionalität eine zu große Rechenleistung. Im Vortrag wird die Anwendung des SDP-Verfahrens für die drahtlose Netzwerkressourcenzuordnung dargestellt und ein 3-stufiger Dekompositionsalgorithmus präsentiert, der eine global optimierte Lösung von verarbeitbarer Komplexität bietet. Statistische Ergebnisse zeigen, dass der SDP-Algorithmus eine verbesserte Vorhersageplanung liefert als der Greedy-Algorithmus und andere heuristische Algorithmen dies erlauben. Die praktische Anwendung der Forschung umfasst Funkfrequenz-Sharing, intelligente Transportsysteme und drahtlose Unterwasser-Sensornetzwerke für Strukturüberwachungssysteme.
Biography: Yahong Rosa Zheng promovierte 2002 an der Carleton University in Ottawa. Von 2003 bis 2005 war sie Postdoc von NSERC an der Universität Missouri-Columbia. Bereits seit Herbst 2005 als wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Fakultät für Elektro- und Informationstechnik an der Missouri University of Science and Technology tätig, ist sie dort mittlerweile Professorin. Ihre Forschungsinteressen umfassen digitale Signalverarbeitung, drahtlose Kommunikation und drahtlose Sensornetzwerke. Sie hat mehr als 60 Fachartikel und mehr als 100 Tagungsbeiträge in diesen Fachgebieten veröffentlicht. Sie war Co-Vorsitzende des Wireless Communications Symposium (WCS) von IEEE Globecom 2012 und ICC 2014 sowie von Globecom 2016 und ICC 2017-2018. Sie ist Mitherausgeberin von IEEE Transactions zum Thema Fahrzeugtechnologie. Sie ist die Gewinnerin des NSF CAREER-Preis 2009. Seit 2015 ist sie Mitglied des IEEE und Dozentin der IEEE Vehicular Technology Society.