optimization problem
در نشریات گروه فناوری اطلاعات-
This paper considers the progressively Type-II censoring and determines the optimal sample size using a Bayesian prediction approach. To this end, two criteria, namely the Bayes risk function of the point predictor for a future progressively censored order statistic and the designing cost of the experiment are considered. In the Bayesian prediction, the general entropy loss function is applied. We find the optimal sample size such that the Bayes risk function and the cost of the experiment do not exceed two pre-fixed values. To show the usefulness of the results, some numerical computations are presented.
Keywords: optimization problem, general entropy loss function, Bayes risk function, prediction -
در سال های اخیر، تکنیکی به نام کدگذاری شبکه ارائه شده است که در شبکه های کامپیوتری فواید فراوانی به همراه داشته است. کدگذاری شبکه با کنار گذاشتن دیدگاه سنتی انتقال اطلاعات به روش ذخیره-ارسال، به گره های شبکه اجازه می دهد، بسته های دریافتی را در داخل حافظه خود نگهداری کنند تا با دیگر بسته ها ترکیب کرده و سپس ارسال کنند. در این مقاله، یک مساله بهینه سازی برای متعادل سازی استفاده از حافظه گره ها در مسیریابی چند پخشی مبتنی بر کدگذاری شبکه برای شبکه های حسگر بی سیم ارئه شده است. حل متمرکز این مدل بهینه سازی در شبکه های بزرگ غیر عملی و تقریبا غیر ممکن است، بنابراین یک الگوریتم توزیع شده ارائه شد که در آن هر گره به صورت محلی تصمیم گیری می کند. این الگوریتم از تکنیک های زیرگرادیان و تفکیک جریان استفاده می کند. ارزیابی کارآیی مکانیزم های پیشنهادی با شبیه ساز ++OMNET انجام شده است و نتایج بدست آمده نشان می دهد که مدل بهینه سازی متوسط تاخیر انتها به انتها و سرریز را به ترتیب 17% و 95% کاهش می دهد، اما انرژی مصرفی را افزایش می دهد و در نتیجه طول عمر را به طور متوسط 14% کاهش می دهد. از طرفی الگوریتم توزیع شده 69% سرریز بافر را کاهش می دهد و حتی نسبت به مدل بهینه سازی 11% تاخیر بیشتری دارد، اما به دلیل محلی کردن محاسبات می تواند در شبکه های حسگر بی سیم بزرگ نیز به کار گرفته شود.کلید واژگان: شبکه حسگر بیسیم، کدگذاری شبکه، چندپخشی، مسئله بهینه سازی، گرافRecently, a new technique called network coding has been introduced where it has numerous advantages on the computer networks. Network coding changes the traditional view of data transfer in store and forward paradigm and allows the nodes to store packets in their memory to combine with other packets, then, send to next nodes. In this paper, an optimization problem is proposed which balance memory utilization in network-coding-based-multicast routing of Wireless Sensor Networks (WSNs). In the large WSNs, solving this optimization problem in a centralized manner is impractical and almost impossible, therefore, by using sub-gradient and decomposition techniques, a distributed algorithm is presented in which the nodes make a decision based on local information. The performance evaluation of proposed mechanisms are carried by OMNETT++ simulator and the results show that the proposed model averagely decreases the end to end delay and buffer overflow by 17% and 95%, respectively. However, it increases the energy consumption and consequently decreases lifetime by 14%. The decentralized algorithm decreases buffer overflow 69% and has more delay by 11% than the optimization model, however, it can be utilized in large WSNs due to its distributed computations.Keywords: Wireless Sensor Networks, Network coding, Multicast, Optimization problem, Graph
- نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شدهاند.
- کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شدهاست. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
- در صورتی که میخواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.