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J-GLOBAL ID：201702250889163974   整理番号：17A1873744

粒子最適化と最小スパニング木クラスタリングによるWSNのエネルギー最適化【JST・京大機械翻訳】

Approach to WSN energy optimization based on particle optimization and MST clustering

著者 (2件)： Zheng Miao (常州工学院 网絡与教育技術中心,江蘇 常州,213000) ,  Zheng Chengzeng (常州工学院 計算机信息工程学院,江蘇 常州,213000)
資料名： Jisuanji Gongcheng yu Yingyong  (Jisuanji Gongcheng yu Yingyong)
号： 15  ページ： 106-110,265  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2533A  ISSN： 1002-8331  CODEN： JGYYAT  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： クラスタ化無線センサネットワークにおけるノードのエネルギー負荷をバランスさせて,ネットワークのエネルギー利用効率を向上させるために,粒子最適化と最小スパニング木クラスタリングアルゴリズム(OMST)という新しいエネルギー最適化アルゴリズムを提案した。このアルゴリズムでは,クラスタヘッドのエネルギー負荷をバランスさせるために,粒子の最適化に基づく方法を用いて適応値を計算し,適応値の比較により最適クラスタヘッドを求め,クラスタ内のノードのエネルギー消費を減少させた。同時に、最小スパニング木クラスタリング規則のクラスタヘッド選択方法を提案し、この方法は余剰エネルギーと距離因子に基づいて最適なクラスタヘッドを選択し、データ転送の品質を保証しながらネットワーク総エネルギーの消費量を最小化する。シミュレーション結果により,提案したアルゴリズムは,無線センサネットワークのクラスタ化アルゴリズムおよび多層無線センサネットワーククラスタリングアルゴリズムと比較して,平均エネルギー効率を,それぞれ16.7%および6.4%増加させることができることを示した。ネットワークノードの生存数は,それぞれ24.1%と13.7%増加した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エネルギー効率 ,  アルゴリズム ,  *クラスタ ,  *最適化 ,  エネルギー消費 ,  *スパンニング木 ,  ネットワーク ,  シミュレーション ,  データ転送 ,  *クラスタ化 ,  センサネットワーク
準シソーラス用語： クラスタヘッド ,  最適アルゴリズム ,  クラスタリングアルゴリズム ,  無線センサネットワーク ,  *エネルギー最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： wireless sensor network ,  energy optimization ,  particle optimization ,  minimum spanning tree clustering rules

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 最適化 ,  スパニング木 ,  クラスタリング ,  エネルギー最適化