many eval things

moved obsolete code
TeX work
This commit is contained in:
2017-04-10 18:20:11 +02:00
parent b2adb16b49
commit 32674e3fbb
21 changed files with 1063 additions and 251 deletions

View File

@@ -1 +1,17 @@
conclusion
beide ansaetze sind in unserem szenario/gebaeude OK:
bekannte AP-pos + empirische parameter
komplette optimierung über fingerprints
100 prozent optimierung ist nicht moeglich, es gibt
immer stellen, die, zugunsten von anderen, schlechter werden.
es haengt auch stark davon ab, was man optimiert, das modell,
die uebereinstimmung, welche fingerprints [schlechte vs. gute stellen]
zudem ist das modell fuer unser gebaeude nicht gut ggeeignet.
zu viele verschiedene materialien und trennwaende, APs immer in raeumen,
nie auf dem flur. viele hindernisse, wenige freie raeume.
andere modelle koennten hier helfen, erfordern dann aber zur
laufzeit mehr berechnung, oder muessten vorab auf einem grid berechnet
werden \todo{cite auf competition}