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J-GLOBAL ID：202102289302310884   整理番号：21A0103013

適応可能なショウジョウバエ最適化アルゴリズムに基づく階層的異種無線センサネットワーク(WSN)の3D最適配置を,提案した。【JST・京大機械翻訳】

Optimization on 3D Deployment of Hierarchical Heterogeneous Wireless Sensor Networks:An Adaptive FOA Approach

著者 (4件)： Liu Peng (温州大学計算机与人工智能学院,浙江 温州325035) ,  Meng Xin (温州大学計算机与人工智能学院,浙江 温州325035) ,  Tang Suqiong (温州大学信息技術中心,浙江 温州325035) ,  Tang Zhenzhou (温州大学計算机与人工智能学院,浙江 温州325035)
資料名： Chuangan Jishu Xuebao  (Chuangan Jishu Xuebao)
巻： 33  号： 7  ページ： 1033-1040  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2450A  ISSN： 1004-1699  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： 階層的無線センサネットワーク(WSN)において,シンクは,センサノードトラフィックの転送作業に集中し,そして,ネットワーク全体の性能に,重要な影響を持った。不均一環境の下で,階層的異種無線センサネットワーク(WSN)のシンクノードの三次元最適配置を研究し,目標は,知覚層ノードの全被覆を保障する前提で,シンクノードの総電力を低減させることである。そのため、本論文では、ショウジョウバエ最適化アルゴリズムに基づき、感知層ノード全被覆を制約とするシンクノード位置と総電力結合最適化方法を提案した。ショウジョウバエ最適化アルゴリズムの探索速度と探索精度のバランスを求めるため、本文はさらに適応的な更新ステップメカニズムを採用した。シミュレーションの結果は,従来の均一分布無線センサモデルと比較して,提案した最適化機構最適化の収束層ノード配置方式が,知覚層のノード全被覆を保証する前提の下で,収束層ノードの全電力を著しく低減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： *最適化 ,  電力 ,  *ネットワーク ,  *最適化手法 ,  被覆 ,  *ショウジョウバエ ,  *三次元
準シソーラス用語： *最適配置 ,  *無線センサネットワーク ,  一様分布 ,  センサノード ,  無線センサ ,  シンクノード , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 固体デバイス製造技術一般  (NC03030V)

タイトルに関連する用語 (7件)： 適応 ,  ショウジョウバエ ,  最適化アルゴリズム ,  無線センサネットワーク ,  3D ,  最適配置 ,  提案