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J-GLOBAL ID：202202259011775151   整理番号：22A1104209

WSNのためのエネルギー意識メタヒューリスティックス不等クラスタリングプロトコル【JST・京大機械翻訳】

Energy Aware Metaheuristics Unequal Clustering Protocol for WSN

著者 (3件)： Sivakumar Deena (Annamalai University,Department of CSE,Chidambaram) ,  Devi S. Suganthi (Srinivasa Subbaraya Polytechnic College Puttur,Department of CSE,Sirkali) ,  Nalini T. (Dr.M.G.R Educational and Research Institute University,Department of CSE)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICAIS  ページ： 1418-1424  発行年： 2022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： 無線センサネットワークは,それらの高い適応性のために,あらゆる分野から重要な興味を得た。ネットワーク寿命の最大化とホットスポット問題の解決は,WSNの設計に関与する主要な課題と考えられている。本論文は,WSNのためのエネルギー意識の反対グループ探索最適化器ベースの不等クラスタリングプロトコル(EAOGSO-UCP)を開発した。EAOGSO-UCPアプローチの主目的は,CHと不等クラスタサイズを適切に選択することにより,ネットワークを不等クラスタ収集に組織化することである。EAOGSO-UCP技術は,実世界環境における動物の検索特性から刺激される反対群探索最適化(OGSO)技術の設計を含む。そのうえ,OGSOアルゴリズムは,効果的個体群初期化のためのGSO方式に関して,反対ベースの学習(OBL)技術の統合によって導き出した。不均等なクラスタ化のためのOGSOアルゴリズムの設計は,研究の新規性を示した。さらに,エネルギーとして3つの入力変数,BS(DBS)までの距離およびノード度(ND)を含む適応度関数を導いた。EAOGSO-UCPアプローチのエネルギー効率的性能を確保するために,包括的なシミュレーション解析を行い,比較結果は他の既存の技術よりも有望な性能を報告した。Copyright 2022 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 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  学習 ,  ネットワーク ,  クラスタ化 ,  *クラスタ ,  個体群 ,  ホットスポット
準シソーラス用語： *メタヒューリスティクス ,  適応度関数 ,  無線センサネットワーク ,  クラスタサイズ ,  アルゴリズム設計 ,  ネットワーク寿命 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： エネルギー ,  意識 ,  メタヒューリスティックス ,  クラスタリング ,  プロトコル