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Enregistrement W2046970892 · doi:10.1145/2489253.2489254

Improved multicriteria spanners for Ad-Hoc networks under energy and distance metrics

2013· article· en· W2046970892 sur OpenAlexaff
Hanan Shpungin, Michael Segal

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Sensor Networks · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMinistry of Industry, Trade and Labor
Mots-clésSpannerComputer scienceWireless ad hoc networkProbabilistic logicMobile ad hoc networkNode (physics)Wireless networkWireless sensor networkShortest path problemGeometric networksWirelessGraphComputer networkDistributed computingTheoretical computer scienceComplex networkTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We study the problem of spanner construction in wireless ad-hoc networks through power assignments under two spanner models—distance and energy. In particular, we are interested in asymmetric power assignments so that the induced communication graph holds good distance and energy stretch factors simultaneously. In addition, we consider the following optimization objectives: low total energy consumption, low interference level, low hopdiameter, and high network lifetime. Two node deployment scenarios are studied: random and deterministic. For n random nodes distributed uniformly and independently in a unit square, we present several power assignments with varying construction-time complexities. The results are based on various geometric properties of random points and shortest path tree constructions. Due to the probabilistic nature of this scenario, the probability of our results converges to one as the number of network nodes, n , increases. For the deterministic case, we present two power assignments with nontrivial bounds. These are established in addition to shortcut edges that satisfy desired threshold stretch. To the best of our knowledge, these are the first results for spanner construction in wireless ad-hoc networks with provable bounds for both energy and distance metrics simultaneously. Our power assignments, in addition, try optimizing additional network properties, such as network lifetime, interference, and hop diameter.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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