An improved quantum-inspired particle swarm optimisation approach to reduce energy consumption in IoT networks
Notice bibliographique
Résumé
• Energy-efficient clustering of IoT networks is formulated as a mathematical program that takes into account all the energy constraints and promotes the selection of routing paths that minimize energy consumption. • This is solved with an advanced optimization approach, using the powerful new quantum computing technology to boost efficiency and performance, along with a damping factor to avoid premature convergence to a local optimum and an enhanced heuristic for constructing binary solutions. • Comparison of the proposed approach with existing methods shows that it achieves large energy savings and short execution times. The Internet of Things (IoT) plays a pivotal role in modern society, connecting everyday objects to the internet and enabling smart functionalities that enhance efficiency, convenience, and sustainability across multiple sectors. As IoT networks have expanded in scale and complexity, optimising energy consumption has become critical to ensuring their long-term sustainability and cost-effectiveness. This paper introduces quantum-inspired particle swarm optimisation clustering (QIPSOC), an innovative metaheuristic that relies on a novel mathematical formulation (MPMC) and integrates principles from quantum computing and particle swarm optimisation to achieve energy-efficient clustering, balancing network performance constraints and energy consumption. By encoding particles as n -qubit systems and employing quantum-inspired motion through qubit rotations along with an inertial damping factor, QIPSOC enhances solution diversity, mitigates premature convergence to local optima, and guides the exploration of the solution space to achieve significant energy savings, ranging from 17.99 % to over 91 %, depending on the network configuration. These results underscore QIPSOC's superiority over state-of-the-art methods in optimising energy efficiency and performance in IoT networks, making it well-suited for real-world deployment scenarios requiring rapid decision-making.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».