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Enregistrement W2076994310 · doi:10.1142/s0129054103001741

A ZONAL ALGORITHM FOR CLUSTERING AN HOC NETWORKS

2003· article· en· W2076994310 sur OpenAlexaff
Yuanzhu Peter Chen, Arthur L. Liestman

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Foundations of Computer Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConnected dominating setDominating setMobile ad hoc networkWireless ad hoc networkComputer scienceCluster analysisVertex (graph theory)GraphAlgorithmMathematicsTheoretical computer scienceComputer networkWirelessArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Mobile Ad Hoc Network (MANET) is an infrastructureless wireless network that can support highly dynamic mobile units. The multi-hop feature of a MANET suggests the use of clustering to simplify routing. Graph domination can be used in defining clusters in MANETs. A variant of dominating set which is more suitable for clustering MANETs is the weakly-connected dominating set. A cluster is defined to be the set of vertices dominated by a particular vertex in the dominating set. As it is NP-complete to determine whether a given graph has a weakly-connected dominating set of a particular size, we present a zonal distributed algorithm for finding small weakly-connected dominating sets. In this new approach, we divide the graph into regions, construct a weakly-connected dominating set for each region, and make adjustments along the borders of the regions to produce a weakly-connected dominating set of the entire graph. We present experimental evidence that this zonal algorithm has similar performance to and provides better cluster connectivity than previous algorithms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,284 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations75
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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