Hierarchical Routing with Optimization Algorithm for SDN: Enhancing Network Lifetime and QoS
Notice bibliographique
Résumé
In many fields, such as monitoring the environment, health care, and surveillance, Software Defined Networking (SDN) was essential.The system performance of SDN remains severely constrained by the restricted electrical sources available.Most of the applications being developed in such networks are meant for critical a service which requires high computation leading to power dissipation and energy consumption.In such constraint networks, energy consumption is a significant cost factor for computing resources.Formation of cluster, Route establishment and transmission of data are the three aspects of the proposed technique.This paper offers a hierarchical navigation method for SDN, depending on the Improved Lion Optimization (ILO) method to handle this problem while improving the network's lifespan and Quality of Service (QoS) by using less power.The ILO method is used to create sensor node clusters according to an organizational framework during the cluster-formation phase.Simulations on computers have been employed to examine the proposed strategy, and several protocols for routing in use.Evaluated for their potential to improve SDN, efficiency and lengthen the lifespan of the network.The outcomes show that the proposed method can locate the shortest way, reduce expenditures, and minimize the use of energy.In addition, in comparison with existing methodologies, the proposed strategy delivers a longer network lifespan and higher QoS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».