Generating Random Graphs for Wireless Actuator Networks
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider graphs created by actuators (people, robots, vehicles etc.) in sensor-actuator networks. Most simulation studies for wireless ad hoc and sensor networks use connected random unit disk graphs generated by placing nodes randomly and independently from each other. However, in real life networks are created by actuators in a cooperative manner. Usually certain restrictions are imposed during the placement of a new node in order to improve network connectivity and functionality. This article is an initial study on how connected actuator graphs (CAG) can be generated by fast algorithms and what kind of desirable characteristics can be achieved compared to completely random graphs, especially for sparse node densities. We describe several CAG generation schemes where the next node (actuator) position is selected based on the distribution of the nodes already placed. In our Minimum Degree Proximity algorithm (MIN-DPA), a new node is placed to be a neighbor of an existing node with the lowest degree (number of neighbors). In our Maximum Degree Proximity algorithm (MAX-DPA), a new node cannot be placed to increase the degree of any existing node over a pre-specified parameter limit. We show that these new algorithms are significantly faster than the well-known random unit graph generation scheme for sparse graphs. The graphs generated by these new schemes are not necessarily drawn from the same distribution as those generated by the independent node placement. Thus, we explore their properties by studying their average node degree and partition patterns.
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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 | 0,001 | 0,010 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».