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J-GLOBAL ID：201802268790239970   整理番号：18A0101315

大量記憶ネットワークにおける高次元データ伝送のエネルギー消費の最適化シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Mass Storage Network of High-Dimensional Data Transmission Energy Consumption Optimization Simulation

著者 (1件)： Tan Yin (桂林電子科技大学海洋信息工程学院,广西北海,536000)
資料名： Jisuanji Fangzhen  (Jisuanji Fangzhen)
巻： 34  号： 8  ページ： 211-214  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2937A  ISSN： 1006-9348  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： 大量のストレージネットワークにおける高次元データ転送のエネルギー消費が大きすぎる問題に対して、大量のストレージネットワークにおける転送エネルギー消費について計算を行う必要がある。しかし,現在の方法によるデータ伝送のエネルギー消費計算において,センシングノードのカバー範囲を与えることができず,データ転送効率が低いという問題がある。この問題を解決するために,本論文は,免疫計画法に基づく大量記憶ネットワークにおける高次元データ伝送のためのエネルギー消費の最適化方法を提案した。まず第一に,大規模ストレージネットワークのノードスケジューリングメカニズムを連結支配集合を用いて構築し,ノードのカバレージを計算し,ネットワークのカバレージとノードの比率を目的関数とする数学モデルを構築し,ノードスケジューリングの適応度関数を得た。融合免疫理論に基づいて,高次元データ伝送のエネルギー消費最適化問題を抗原として定義し,エネルギー消費最適化の実現可能解を抗体として定義し,親和性関数を用いて実行可能解の優劣を判断し,大容量記憶ネットワークにおける高次元データ伝送のエネルギー消費を最適化した。シミュレーション結果により,提案した方法の最適化性能が高く,高次元データ伝送の効率を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 親和性 ,  *高次元 ,  *エネルギー消費 ,  目的関数 ,  *最適化 ,  最適化手法 ,  最適化問題 ,  *シミュレーション ,  *ネットワーク ,  抗体 ,  データ転送 ,  数学モデル
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  カバレッジ【プログラム検証】 ,  *データ伝送 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： Mass storage ,  High-dimensional data ,  Transmission energy consumption

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 高次元データ ,  エネルギー消費 ,  最適化 ,  シミュレーション