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J-GLOBAL ID：201902268043633839   整理番号：19A1385946

無線センサネットワークのためのGA最適化ファジィ論理に基づくエネルギー効率の良いクラスタ形成アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Energy Efficient Cluster Formation Algorithm Based on GA-optimized Fuzzy Logic for Wireless Sensor Networks

著者 (2件)： Liu Qingwei (Dept. of Automation, East China University of Science and Technology) ,  Liu Mandan (Dept. of Automation, East China University of Science and Technology)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCRE  ページ： 16-20  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 寿命延長は無線センサネットワーク(WSNs)において常に重要な問題である。多くの研究者は,ネットワーク寿命を最大にするために多くの経路選定技術に貢献した。クラスタリングは,その高エネルギー効率とスケーラビリティにより,最も一般的な経路選定法の一つである。近年,多数のクラスタリングアルゴリズムが提案されている。それらのほとんどはクラスタヘッド選択に焦点を合わせ,クラスタヘッド形成の重要性を無視した。本論文では,クラスタ形成問題の重要性を示し,WSNsのための新しいクラスタ形成アルゴリズムに貢献した。GA最適化ファジィ論理(CGAFL)に基づくエネルギー効率的クラスタ形成アルゴリズムである。CGAFLにおいて,ファジィ推論システム(FIS)をクラスタ形成フェーズに適用した。ファジィ推論システムは,CHの残留エネルギー,CHとBSの間の距離,およびパラメータとしてのCHとノードの間の距離を取る。各非CHは各CHに対してFISを適用し,クラスタを形成する最大チャンス値を持つCHを結合する。他のファジィ論理プロトコルとは異なり,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,FISにおけるファジィ推論ルールを最適化した。シミュレーション結果により,CGAFLは,LEACH,CFFLおよびFLCFPと比較して,最適ファジィ推論規則を見つけ,そして,WSNsの寿命を延長することができた。Copyright 2019 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： *アルゴリズム ,  *ファジィ論理 ,  *クラスタ形成 ,  *エネルギー効率 ,  シミュレーション ,  *クラスタ ,  プロトコル ,  *最適化 ,  *センサネットワーク ,  経路選定 ,  位相 ,  ファジィ推論 ,  クラスタ化
準シソーラス用語： クラスタヘッド ,  ネットワーク寿命 ,  *無線センサネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (7件)： 無線センサネットワーク ,  Ga ,  最適化 ,  ファジィ論理 ,  エネルギー効率 ,  クラスタ形成 ,  アルゴリズム