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Enregistrement W4393261217 · doi:10.18280/mmep.110308

An Energy-Aware Cluster Head Selection and Optimal Route Selection Algorithm for Maximizing Network Lifetime in MANETs

2024· article· en· W4393261217 sur OpenAlex

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelection (genetic algorithm)Computer scienceCluster (spacecraft)Head (geology)Selection algorithmEnergy (signal processing)AlgorithmMobile ad hoc networkMathematical optimizationComputer networkArtificial intelligenceMathematicsStatisticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Quality of Service (QoS) is a crucial aspect of Mobile Ad Hoc Networks (MANET) that needs examination to demonstrate optimal performance.The scientific community is increasingly concerned with the challenge of developing an energy-aware clustering method for MANETs.This is owing to the fact that the battery-operated sensor devices that form the backbone of these wireless networks cannot be recharged.The selection of a cluster's leader is a difficult problem in MANET.Additionally, the research focuses on Optimal Route Selection (ORS) within the MANET context, acknowledging the significance of establishing efficient communication paths between cluster heads and member nodes.Through the integration of a reliability pair factor and node energy considerations, the proposed ORS algorithm generates optimal paths based on maximizing energy efficiency while minimizing the sum of hops between nodes.The study suggests a new algorithm based on the way waterwheel plants move and change their places as they explore and exploit new territory in the quest for food.The suggested method is named Binary Waterwheel Plant Algorithm (BWPA).In this method, a novel model is used to represent both the binary search space and the mapping from continuous to discrete spaces.Particularly, mathematical models of the fitness and cost functions used by the algorithm are constructed.Through the use of a reliability pair factor and node energy, the proposed research paper on Optimal Route Selection (ORS) generates the optimal path between the cluster head and member node and establishes the path based on the maximum energy and sum of hops among the nodes.By fusing the reactive power of differential evolution with the exhaustive search efficiency of the BWPA, the proposed method extends the life of networks.The recommended method increases node lifetime by compounding the dynamic capabilities of discrepancy evolution with the high effectiveness of search.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,344
Score d'incertitude au seuil0,809

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,210 · 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