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J-GLOBAL ID:202002247950213612   整理番号:20A2521903

ソフトウェア定義無線センサネットワークにおけるユーザ装置連携のためのミバエ最適化アルゴリズムにより最適化した効率的なニューラルネットワーク【JST・京大機械翻訳】

An efficient neural network optimized by fruit fly optimization algorithm for user equipment association in software-defined wireless sensor network
著者 (7件):
資料名:
巻: 30  号:ページ: e2135  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2616A  ISSN: 1055-7148  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)
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ソフトウェア定義無線センサネットワーク(SDWSN)は,近年,その新しい動作特性のために大きな関心を喚起した。例えば,集中ユーザ連想制御,完全ネットワーク状態情報認識,シームレススイッチング。さらに,モノ(IoT)のインターネットの開発により,すべてのセンサとユーザ機器(UE)を接続する。あらゆる概念のインターネットの提案は,SDWSNの範囲を拡大した。UEと基地局(BS)を会合するとき,負荷分散を達成しながら,経験(QoE)の品質を確実にすることは,非常に挑戦的な問題である。SDWSNの新しい特徴に基づいて,この論文は高密度状況における多重制約の下で多目的最適化モデルを研究する。目標は,非充足UEsの数を最小化し,負荷分散を達成することによりシステムスループットを最大化することである。この問題を,人工ニューラルネットワーク(ANN)を用いて解決し,それを,果実フライ最適化アルゴリズム(FOA)によって最適化した。このANN-FOA方式は実行時間を大幅に減らし,多目的最適化モデルの結果を著しく促進した。シミュレーションにより,提案したANN-FOA方式の有効性を検証し,最終結果に対する異なるサンプル量と異なるANNアーキテクチャの影響を調べた。Copyright 2020 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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