Parallel Route Optimization and Service Assurance in Energy-Efficient Software-Defined Industrial IoT Networks
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 recent years, the Industrial world has been embracing new digital technology, including the internet of things (IoT) paradigm that promises revolutionizing-prospects in numerous industrial applications. However, many deployment challenges related to real-time big data analytics, service assurance, resource optimization, energy consumption, and security awareness are raised. In this work, we focus on service assurance and resource optimization, including energy consumption challenges over Industrial Internet of Things (IIoT)-based environments since the existing network routing algorithms cannot meet the strict heterogeneous quality of service (QoS) requirements of industrial communications while optimizing resources. We take advantage of the flexibility and programmability offered by the promising software-defined networking paradigm, and we propose a centralized route optimization and service assurance scheme, named ROSA, over a multi-layer programmable industrial architecture. The proposed solution supports a wide range of heterogeneous flows, such as ultra-reliable low-latency communications (URLLC) and bandwidth-sensitive services. The routing optimization problems are formulated as multi-constrained shortest path problems. The Lagrangian Relaxation approach is used to solve the . Hence, we deploy a pair of parallel routing algorithms run according to the flow type to ensure QoS requirements, efficiently allocate constrained resources, and enhance the overall network energy consumption. We conduct extensive simulations to validate the proposed ROSA scheme. The experimental results show promising performance in terms of reducing bandwidth utilization by up to 22%, end-to-end delay at least by 21%, packet loss by more than 19%, flow violation by about 16%, and energy consumption up to 14% as compared to well-known benchmarks in QoS provisioning and energy-aware routing problem.
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 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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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