MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2114897861 · doi:10.1109/glocom.2009.5425407

On the Design of Bi-Connected Wireless Mesh Network Infrastructure with QoS Constraints

2009· article· en· W2114897861 sur OpenAlexaff
Djohara Benyamina, Abdelhakim Hafid, Michel Gendreau

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWireless mesh networkComputer scienceOrder One Network ProtocolReliability (semiconductor)Computer networkDistributed computingNetwork topologyMesh networkingNode (physics)Network planning and designWireless networkQuality of serviceWireless WANWirelessKey distribution in wireless sensor networksEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the design of wireless mesh networks (WMNs), one of the fundamental considerations is the reliability and availability of communication paths between network pairs in the presence of nodes failure. The reliability and deployment cost are important and are largely determined by network topology. Usually, network performance and reliability are considered separately. In this paper, we propose a new algorithm based on ear decomposition for constructing reliable WMN infrastructure that resists the failure of a single mesh node and ensures full coverage to all mesh clients (MCs). Via a case study, we show the tied relationship between network deployment cost, performance and reliability in a simultaneous optimization of cost and load balance over network channels. The optimization model proposed is solved using metaheuristics which provides the network operator with a set of reliable tradeoff solutions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,941
Score d'incertitude au seuil0,427

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMobile Ad Hoc NetworksTravaux en français237 207