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J-GLOBAL ID：201702230551987486   整理番号：17A0232673

サイバーフィジカルシステムにおける競争的な粒子群最適機器ベースのゲートウェイ配置アルゴリズム

Competitive Swarm Optimizer Based Gateway Deployment Algorithm in Cyber-Physical Systems

著者 (2件)： HUANG Shuqiang (Jinan Univ., Guangzhou, CHN) ,  TAO Ming (Dongguan Univ. Technol., Dongguan, CHN)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： WEB ONLY  発行年： 2017年01月 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線センサネットワークトポロジの最適化は非常に重要な問題であり,ノード選択によるトポロジ制御は,データ転送の効率を向上させ,エネルギーを節約し,ネットワークの寿命を延ばすことができる。サイバーフィジカルシステムにおいてインターネットに無線センサーネットワークを接続する問題に対処するために,ここでは,競争的粒子群最適機器アルゴリズムに基づくジオメトリック・ゲートウェイ配置を提案した。粒子群最適化(PSO)アルゴリズムは,ソリューションスペースに連続した検索機能を備えているため,ゲートウェイ展開のジオメトリックな中心を見つけるのに適している。しかし,その探索機構は個別最適(pbest)および集団最適(gbest)に限定される。したがって,それは容易に局所的な最適値で終わってしまう。粒子探索機構を改善し,アルゴリズムの探索効率を向上させるために,新しい競争的な群最適化(swarm optimizer,CSO)アルゴリズムを導入した。CSO探索アルゴリズムは,粒子間競合機構に基づいており,集団が局所最適になることを効果的に回避することができた。適応対立ベースの検索の改善と動的にパラメータを調整する能力により,このアルゴリズムは,幾何学的K-センターゲートウェイ配置問題を解決するために群全体の多様性を維持できた。シミュレーション結果は,このCSOアルゴリズムが良好なグローバル探索能力と収束速度を有し,最小ネットワークカバレッジ半径を得ることによってサイバーフィジカルシステムのネットワーク品質(QoS)レベルを改善できることを示した。また,CSOアルゴリズムは,PSOアルゴリズムやKmedoidアルゴリズムと比較して,ジオメトリックゲートウェイ展開の問題を解決する上で,より安定しており,堅牢で効果的であることもわかった。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *システム ,  *最適化 ,  *ゲートウェイ ,  *配置 ,  センサネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  アルゴリズム ,  範囲 ,  QOS【通信】
準シソーラス用語： *サイバーフィジカルシステム ,  *粒子群最適化アルゴリズム ,  *センサ配置 ,  無線センサネットワーク ,  ネットワークトポロジー ,  探索アルゴリズム ,  局所最適化 ,  ネットワークカバレッジ

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  リモートセンシング一般  (AD04000L)

タイトルに関連する用語 (5件)： サイバーフィジカルシステム ,  競争 ,  粒子群 ,  ゲートウェイ ,  アルゴリズム