TD‐PSO: Task distribution approach based on particle swarm optimization for vehicular ad hoc network
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
Abstract The rapid advancement of the artificial intelligence revolution during the past decade has significantly affected vehicular ad hoc networks (VANETs). Several applications have been introduced that must meet the requirements of a VANET, including automatic driving and preaccident alerts and broadcasting of video. The customization of vehicles for implementation of these applications is costly and might not be possible due to many constraints, particularly resource limitations. In order to achieve compliance with the VANET framework within the resource limitations, this article proposes limiting the time frame related with the individual parts of the process. To this end, this article recommends that the resource‐intensive ciphertext‐policy attribute‐based encryption (CP‐ABE) task be simplified by virtue of partitioning it into subtasks. This can be achieved by a machine‐learning technique (decision tree) in a manner that significantly influences the completion times of all subtasks. An approach based on particle swarm optimization (PSO), called task‐distribution PSO (TD‐PSO) , is proposed to perform the CP‐ABE task distribution on a VANET. The performance of this approach is evaluated by comparison with a genetic algorithm (GA), followed by comparison of these two solutions with the optimal solution proposed by the linear programming (LP) method. Results show that the TD‐PSO approach consumes less overhead than the GA. Moreover, comparison with the optimal solution proposed by LP shows that the near‐optimal solution obtained using TD‐PSO is more accurate than that obtained using the GA in most scenarios.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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