WSN16-1: A Weighted Clustering Algorithm Using Local Cluster-heads Election for QoS in MANETs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a new distributed weighted clustering algorithm with local cluster-heads election (WCA-L) based on an on-demand distributed clustering algorithm for multi-hop packet radio networks. The multi-hop packet radio networks, also named mobile ad hoc networks (MANETs) have a dynamic topology due to the mobility of their nodes. This mobility makes the challenge harder for routing protocol. Moreover, the well known routing protocols are not able to offer QoS that is why we need to manage MANETs. Such task can be done using clustering techniques but the association and dissociation of nodes to and from clusters perturb the stability of the network topology, and hence reconfiguration of the system is often unavoidable. However, it is vital to keep the topology stable as long as possible. The nodes called cluster-heads form a dominant set and determine the topology and its stability. Simulation experiments are conducted to evaluate the stability of the dominant set in terms of updates of the dominant set, handovers of a node between two clusters and the QoS in terms of packet delivery rate and overhead provided by both our algorithm (WCA-L) and the weighted clustering algorithm (WCA), which does not consider prediction and local election. Results show that our algorithm performs better than WCA.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découle