Optimal Placement of Relay Nodes in Two-Tiered, Fault Tolerant Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Nodes in sensor networks are often prone to failure, particularly when deployed in hostile territories, where chances of damage/destruction are significantly higher. There is also the possibility for the loss of connectivity between nodes due to the inherent limitations of the wireless communication medium. Therefore, a sensor network should be designed in such a way that the network is able to continue to operate, even if some of the nodes/links in the network fail. The scalability and the lifetime of sensor networks are affected by the limited transmission range and the battery power of sensor nodes. Recently, relay nodes have been proposed for balanced data gathering, reduction of transmission range, connectivity and fault tolerance. In hierarchical sensor networks using relay nodes, sensor nodes are arranged in clusters and higher-powered relay nodes can be used as cluster heads. Finding the minimum number of such relay nodes, along with their locations, so that each sensor node can communicate with at least ks(ks= 1,2...) relay nodes and the relay node network is kr-connected (kr= 1,2...), is known to be a difficult problem. Some recent works in this area have proposed heuristic solutions for the the special cases of ks= 1 or 2 and kr= 1 or 2. In this paper, we have presented a generalized integer linear program (ILP) formulation capable of generating exact solutions for arbitrary values of ksand kr.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».