Game Theory-Based Multi-Hop Routing Protocol with Metaheuristic Optimization-Based Clustering Process in WSN for Precision Agriculture
Notice bibliographique
Résumé
In precision agriculture, a wireless sensor network (WSN) is employed to gather data pertaining to atmospheric conditions.WSN consists of sensor nodes installed at multiple points in a greenhouse for monitoring soil properties like moisture, pesticide levels, air temperature, humidity level and so on.Sensor nodes transmit the measured parametric digital information to a sink node.It further transmits the sensed data to a decision support system.The decision system uses a crop development model to effectively manage irrigation, fertilization, and climate control systems in a greenhouse.This allows for exact control over temperature and humidity levels.By using appropriate inputs, crops may be effectively managed, resulting in improved crop health and increased yield.Reliable transmission data is a crucial design objective for WSN in precision agriculture as the presence of foliage in the transmission channel causes significant attenuation of the radiated waves.Additionally, it may cause scattering and diffraction of signals as well.A dynamic data routing protocol selects the optimum data paths for node data transmission in a WSN.This paper presents a novel energy-efficient multi-hop data routing protocol for WSN precision agriculture applications.The proposed method is named Grey Wolf Optimized Coalitional Game Theory-based (GO_CGT) multi-hop routing protocol is adopted for selecting the required features to measure the importance of the corresponding fitness and dilate the feature map containing less information.Moreover, a rapid and highly which achieves 78.2% of PDR, 12% of energy consumption, 34.7% of end-to-end delay, and 247kbps of throughput.
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.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».