Rate distance and MST-based multiratecasting in wireless sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
In the multiratecasting problem in wireless sensor networks, source sensor should report to multiple destinations at different rates for each of them. Two existing localized solutions have drawbacks. One selects best neighbour serving the highest rated destination and is suboptimal when rates are close to each other. The other has high computational time for testing many subsets of neighbours. We present two new localized algorithms. MST-based multiratecast routing protocol (MSTRC) examines only one set partition of destinations at each forwarding step. A message split occurs when the locally-built minimum spanning tree (MST) over the current node and the set of destinations has multiple edges originated at the current node. Destinations spanned by each of these edges are grouped together, and for each of these subsets the best neighbor is selected as the next hop. In rate-over-distance first (RoDiF) algorithm, we repeatedly select neighbour with maximal sum of rate · (distance reduction) toward destinations with progress. We also add a novel face recovery mechanism to deal with void areas, when no neighbor provides positive progress toward destinations. It constructs MST of current node and destinations without progress via neighbors, and, for each set partition of destinations corresponding to an edge e in MST, traverses (with maximal rate among covered destinations) face containing e until a node closer to one of these destinations is found, to allow for greedy continuation, while the process repeats for the remaining destinations similarly. Our experimental results demonstrate that MSTRC and RoDiF are highly rate-efficient in all scenarios, and, unlike exiting solutions, are adaptive to destination rate deviations.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».