Game theoretical approach for utility-based distributed balanced data routing in wireless sensor networks
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, two distributed algorithms for the construction of load balanced routing trees in wireless sensor networks are proposed. In such networks load balanced data routing and aggregation can considerably decrease uneven energy consumption among sensor nodes and prolong network lifetime. The proposed algorithms achieve load balancing by adjusting the number of children among parents as much as possible. The solution is based on game theoretical approach, where child adjustment is considered as a game between parents and child nodes, in which parents arc cooperative and children are selfish players. The gained utility by each node is determined through utility functions defined per role. Utility functions determine the behavior of nodes in each role. At the game termination, each individual node gains the maximum benefit based on its utility function, and the network reaches the global goal of forming the balanced tree. The proposed methods are called Utility Driven Balanced Communication (UDBC) algorithm which is designed for homogenous environment, where all nodes are assumed to produce equal amount of information, and Heterogenous Balanced Data Routing (HBDR) algorithm which is proposed for heterogenous environment, where different applications use different aggregation functions, and nodes can be vary in terms of the amount of produced information, energy levels, data transmission rate and available of the amount of produced information, energy levels, data transmission rate and available bandwidth for transmission. The advantage of this work over similar work in the literature is the construction of more balanced trees which results in prolonging network lifetime, with the capability of adaption according to specific application needs for sensitivity to delay and reliability of data delivery.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».