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J-GLOBAL ID:202202278498887724   整理番号:22A0165650

無線センサネットワークにおけるエネルギー効率の良いアンサンブルクラスタリングメカニズムに基づく実時間洪水災害監視【JST・京大機械翻訳】

Real time flood disaster monitoring based on energy efficient ensemble clustering mechanism in wireless sensor network
著者 (2件):
資料名:
巻: 52  号:ページ: 254-276  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0674A  ISSN: 0038-0644  CODEN: SPEXBL  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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本論文では,リアルタイム洪水災害監視無線センサネットワーク(WSN)の支援による効果的なデータ伝送のために,ブラックウィドワ最適化(EECM-BWO)アルゴリズムによるエネルギー効率的アンサンブルクラスタリング法(EECM)を提案した。最初に,アンサンブル生成とコンセンサス関数に基づく統一スケーラブルアンサンブルクラスタリングアルゴリズムを,BWOアルゴリズムを使用するノードの間の最適ルーティング経路を選択するために提案する。次に,WSNにおけるノードエネルギーレベル,自己組織化,および自己構成をトレードオフするために,生物学的に触発されたルーティングブラックウィドワクモ最適化アルゴリズムを提案した。提案したEECM-BWO法の性能を検証するために,NS2シミュレータを用いてシミュレーションを行った。ここでは,ノードにおいて,低遅延は24を達成した。7%,72。58%,51。36%,81。75%,77。74%,高いパケット配信比は70を達成した。83%,53.93%,90.23%,43.58%,24.58%,低いパケットドロップは,既存のエネルギー効率的クラスタ化アプローチ(EECM-COA),ルーティングと制御ボード(EECM-RCB-MRT)によるマルチパス信頼性伝送を用いたエネルギー意識クラスタ化ベースルーティング,および,遺伝的アルゴリズム-細菌採餌最適化(EECM-AR-TORA-FCS),受動マルチホップクラスタ化アルゴリズム(EECM-PMC),動的ソースルーティングアルゴリズム(EECM-GA-BFO)による,2重クラスタヘッドモードと同様に,77.93%,72.76%,61.56%,51.87%,34.35%に達し,そして,遺伝的アルゴリズム-細菌採餌最適化(EECM-GA-BFO)に基づく,動的ソースルーティングプロトコルと,2重クラスタヘッドモードを,従来のエネルギー効率の良いクラスタ化アプローチ(EECM-COA),および,エネルギー意識クラスタ化ベースルーティングと,それぞれ,75.9%,22.96%,65.81%,58%,41.2%,および,遺伝的アルゴリズム(EECM-RCB-MRT),動的ソースルーティングアルゴリズム(EECM-GA-BFO)による,2つのクラスタヘッドモードと,75.9%,22.94%,65.81%,58%,41.2%,および,遺伝的アルゴリズム-細菌採餌最適化(DSR-GA-BFO)に基づく,動的ソースルーティングプロトコル,を,それぞれ,75.9%,22.96%,65.81%,58%,41.2%,および,1,2,41.2%,および,制御ボード(EECM-RCB-MRT),および,動的ソースルーティングアルゴリズム(EECM-GA-BFO)を用いた。Copyright 2022 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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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
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計算機網  ,  計算機システム開発  ,  ディジタル計算機方式一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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