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Enregistrement W4409787637 · doi:10.61091/jcmcc127a-308

Research on Energy Efficiency Regulation Strategy of Distributed Sensor Networks Based on Graph Optimization Algorithm in Intelligent Buildings

2025· article· en· W4409787637 sur OpenAlexvenueno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Combinatorial Mathematics and Combinatorial Computing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWireless Sensor Networks and IoT
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDistributed computingGraphWireless sensor networkOptimization algorithmEfficient energy useAlgorithmMathematical optimizationTheoretical computer scienceEngineeringComputer networkMathematicsElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wireless sensor networks, which integrate a variety of technologies such as sensors, microelectromechanical systems, wireless communications, and distributed information processing, have become a cutting-edge field for studying the behavior of intelligent autonomous self-governing systems in groups.This paper explores distributed sensor networks in intelligent buildings, uses QoS routing algorithm based on ant colony optimization to implement the strategy of energy efficiency regulation of distributed sensor networks, and conducts experimental analysis on the performance of the algorithm as well as distributed sensor networks.Compared with the PCCAA algorithm, the node degree variance and channel percentage variance of this paper's algorithm are smaller, the network link distribution and channel allocation are more balanced, and the topology is better.Meanwhile, the average power of this paper's algorithm is slightly larger than that of the PCCAA algorithm, which is able to increase the robustness of the network while reducing the energy consumption and BER to ensure the network performance.In addition, the variance of the node energy consumption of this paper's algorithm in different networks is smaller than that of the PCCAA algorithm, which indicates that this paper's algorithm can make the node energy consumption of the whole network more balanced, and then improve the energy efficiency of the whole network.Simulation experiments prove that the algorithm in this paper effectively allocates node bandwidth through the quantization mechanism, thus reducing the amount of inter-node communication, while the corresponding sampling interval extension strategy can save the overall energy consumption of the network.The algorithm proposed in this paper has important practical value for energy efficiency regulation of sensor networks in intelligent buildings.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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