文献

J-GLOBAL ID：201802212080557001   整理番号：18A2106714

RPSOに基づくiotにおけるセンサネットワークのカバレッジ制御【JST・京大機械翻訳】

Coverage Control of Sensor Networks in IoT Based on RPSO

著者 (4件)： Wang Xiaohui (School of Aeronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Zhang Hao (School of Aeronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Fan Sisi (School of Aeronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Gu Haoran (School of Aeronautics, Beihang University, Beijing, China)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 5  号： 5  ページ： 3521-3532  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,インターネット(IoT)におけるセンサネットワークのカバレッジ制御問題を解決するための新しい方法を提案した。カバレッジ制御は,ネットワークサービスの性能を評価するための重要な指標である。ネットワークサービスの品質を確保するために,それは主にネットワークの範囲を最大にして,ネットワークライフサイクル効果を拡張する目的のために同時にエネルギー消費を最小にすることである。オーバレイ冗長性のため,それはノードの睡眠スケジューリング機構を採用する。最適解を,最適化目的関数として被覆率とノード睡眠率を利用した後に得た。粒子群最適化(PSO)はグループ知的最適化アルゴリズムである。実際の応用において,PSOはしばしば局所最適解に収束する。PSOの大域探索能力と収束速度をバランスさせるために,再サンプリング技術に基づくPSOを改良し,再サンプリングPSO(RPSO)と名付けた。RPSOは,母集団の多様性を維持することができるだけでなく,ある程度までアルゴリズムの早期収束を避けることができた。しかし,各粒子が活性で,冗長性の計算を減少して,それによってアルゴリズムの効率を改善した。実験結果は,RPSOが複雑なマルチピーク最適化問題を効率的かつ確実に扱うことができることを示した。次に,RPSOを用いて,IoTにおけるセンサネットワークの範囲制御問題を解明して,大きな性能を有した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化問題 ,  インターネット ,  スケジューリング ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  冗長性 ,  *センサネットワーク ,  エネルギー消費 ,  *ネットワーク ,  品質
準シソーラス用語： リサンプリング ,  局所最適解 ,  最適解 ,  モノのインターネット ,  *カバレッジ【プログラム検証】 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計測機器一般  (AD02000X) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： IoT ,  センサネットワーク ,  カバレッジ