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J-GLOBAL ID：202002279598967148   整理番号：20A2575043

無線センサネットワークにおけるクラスタリングのための離散教育-学習ベース最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Discrete teaching-learning-based optimization algorithm for clustering in wireless sensor networks

著者 (2件)： Masdari Mohammad (Computer Engineering Department, Urmia Branch, Islamic Azad University, Urmia, Iran) ,  Barshandeh Saeid (Afagh Higher Education Institute, Urmia, Iran)
資料名： Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing  (Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing)
巻： 11  号： 11  ページ： 5459-5476  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4517A  ISSN： 1868-5137  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クラスタリングは無線センサネットワーク(WSN)の寿命とスケーラビリティを改善するために開発された魅力的なパラダイムである。クラスタリング問題のNP完全性を考慮して,多数のメタヒューリスティックアルゴリズムをWSNのクラスタリングのための文献において提供した。教育学習ベースの最適化(TLBO)は,連続最適化問題に取り組むために採用される最適化アルゴリズムである。本論文では,離散解を扱うため,スワップと突然変異演算子を用いるTLBOアルゴリズムの新しい離散バージョンを提示した。続いて,新しいfangledアルゴリズムを利用して,WSNsの階層的エネルギー意識クラスタリング方式を設計し,センサノードのエネルギー使用を最小にした。さらに,エネルギーおよび距離のような因子を考慮することによって,ネットワーク寿命を強化するために,エネルギー意識局所探索アルゴリズムを提供した。センサノードの電力利用を低減し,WSN寿命を改善するために,この方式の有効性を示すために広範なシミュレーションを行った。Copyright Springer-Verlag GmbH Germany, part of Springer Nature 2020 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 ,  *教育 ,  *最適化 ,  *学習 ,  *最適化手法 ,  突然変異 ,  *クラスタ化 ,  有効性
準シソーラス用語： *無線センサネットワーク ,  探索アルゴリズム ,  ヒューリスティック ,  センサノード ,  突然変異演算子 ,  連続最適化 ,  ネットワーク寿命 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： WSN ,  クラスタリング ,  エネルギー ,  TLBOアルゴリズム ,  離散最適化 ,  突然変異

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

タイトルに関連する用語 (5件)： 無線センサネットワーク ,  クラスタリング ,  教育 ,  学習 ,  最適化アルゴリズム