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Enregistrement W2921537655 · doi:10.1049/iet-net.2018.5106

Energy aware routing for efficient green communication in opportunistic networks

2019· article· en· W2921537655 sur OpenAlex
Sanjay Kumar Dhurandher, Isaac Woungang, Jagdeep Singh, Satya Jyoti Borah

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIET Networks · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceRouting protocolRouting (electronic design automation)Overhead (engineering)Dynamic Source RoutingLink-state routing protocolStatic routingGeographic routingNode (physics)Distributed computingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Opportunistic networks are characterised by intermittent connectivity, unstable topology, and no assurance of a fixed end‐to‐end path to transfer the messages because of nodes mobility. Due to this, the store‐carry and forward mechanism is used for routing the data in such networks. Considering that the energy of relaying nodes during the routing operation get depleted, there is a clear demand for power‐aware routing schemes for opportunistic networks. This article proposes an energy‐efficient altruism‐based trust‐dependent message forwarding routing protocol for opportunistic networks (called E‐ATDTN), where social matrices are exploited to determine the trustworthiness of a node in participating in the message forwarding procedure. Extensive simulations are conducted to assess the performance of the newly proposed E‐ATDTN protocol against that of the power‐aware PRoPHET, energy efficient PRoWait, and power‐aware EDR protocols showing that E‐ATDTN outperforms E‐PRoPHET, E‐ProWait, and E‐EDR in terms of average residual energy, overhead ratio, dropped messages, and number of dead nodes under varying time‐to‐live, and message generation interval.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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