Energy Restoration in a Linear Sensor Network
Notice bibliographique
Résumé
The coverage provided by a sensor network degrades over time as the batteries powering the sensors become exhausted. A common approach to energy restoration in sensor networks powered by batteries is to use a robot acting as a mobile battery charger/changer. The goal is to constantly minimize the number of coverage holes and their duration. In this paper, we focus on decentralized on-line strategies for energy restoration by a robot in linear sensor networks, i.e. whose topology is modelled as a line. We consider a standard On-Demand strategy, where a sensor in need of charge sends a request in the direction of the robot, and the robot moves to serve the requests as they arrive. We examine also a simpler variant of this strategy, Straight, in which the direction of movement of the robot along the line cannot be changed until it reaches the end of the line. We finally consider the simplest possible on-line strategy, Blind, where no requests are sent and the robot automatically and continuously moves from one end of the line to the other, servicing any sensor found needing recharging. We experimentally study the efficiency of these strategies, and we make the counter-intuitive discovery that the simpler the strategy, the better its efficiency. In particular, Blind which does not require any communication nor memory nor computation, is at least as efficient as the other two. We also provide strong analytical support to these experimental findings. In fact we prove that, starting with initially empty batteries, the Blind strategy has better coverage performance that the other two strategies for almost all network sizes. Indeed for some network sizes no other strategy, even if centralized and offline, can do better.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».