Quality of Service-Aware Multi-Objective Enhanced Differential Evolution Optimization for Time Slotted Channel Hopping Scheduling in Heterogeneous Internet of Things Sensor Networks
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of the Internet of Things (IoT) has attracted significant attention in industrial environments. These applications necessitate meeting stringent latency and reliability standards. To address this, the IEEE 802.15.4e standard introduces a novel Medium Access Control (MAC) protocol called Time Slotted Channel Hopping (TSCH). Designing a centralized scheduling system that simultaneously achieves the required Quality of Service (QoS) is challenging due to the multi-objective optimization nature of the problem. This paper introduces a novel optimization algorithm, QoS-aware Multi-objective enhanced Differential Evolution optimization (QMDE), designed to handle the QoS metrics, such as delay and packet loss, across multiple services in heterogeneous networks while also achieving the anticipated service throughput. Through co-simulation between TSCH-SIM and Matlab, R2023a we conducted multiple simulations across diverse sensor network topologies and industrial QoS scenarios. The evaluation results illustrate that an optimal schedule generated by QMDE can effectively fulfill the QoS requirements of closed-loop supervisory control and condition monitoring industrial services in sensor networks from 16 to 100 nodes. Through extensive simulations and comparative evaluations against the Traffic-Aware Scheduling Algorithm (TASA), this study reveals the superior performance of QMDE, achieving significant enhancements in both Packet Delivery Ratio (PDR) and delay metrics.
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 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».