Particle swarm optimization protocol for clustering in wireless sensor networks: A realistic approach
Notice bibliographique
Résumé
In Wireless Sensor Network (WSN), Clustering sensor nodes is an efficient topology control method to reduce energy consumption of the sensor nodes. Many link quality-based clustering techniques have been proposed in the literature. However, they assumed that each sensor node is equipped with a self-locating hardware such as GPS. Though this is a simple solution, the resulting cost renders that solution inefficient and unrealistic. Furthermore, several studies has shown that link quality in WSN is not correlated with distance. In addition to that, they used an energy model that is fundamentally flawed for modelling radio power consumption in sensor networks. They ignore the listening energy consumption, which is known to be the largest contributor to expended energy in WSN. Clustering is a Non-deterministic Polynomial (NP)-hard problem for a WSN. Particle Swarm Optimization (PSO) is a swarm intelligent approach that can be applied for finding fast and efficient solutions of such problem. In this paper, a PSO-based protocol is used to find the optimal set of cluster heads that maximize the network coverage, energy efficiency and link quality. The effect of using a realistic network and energy consumption model in cluster-based communication for WSN was investigated. Numerical simulations demonstrate the effectiveness of the proposed protocol.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».