ترجمه مقاله الگوریتم ژنتیک برای خوشه بندی و مسیریابی مقرون به صرفه از لحاظ انرژی در wsn ها - نشریه الزویر

ترجمه مقاله الگوریتم ژنتیک برای خوشه بندی و مسیریابی مقرون به صرفه از لحاظ انرژی در wsn ها - نشریه الزویر
قیمت خرید این محصول
۲۹,۰۰۰ تومان
دانلود مقاله انگلیسی
عنوان فارسی
الگوریتم ژنتیک برای خوشه بندی و مسیریابی مقرون به صرفه از لحاظ انرژی در شبکه های سنسور بی سیم
عنوان انگلیسی
Genetic Algorithm for Energy-Efficient Clustering and Routing in Wireless Sensor Networks
صفحات مقاله فارسی
51
صفحات مقاله انگلیسی
30
سال انتشار
2018
رفرنس
دارای رفرنس در داخل متن و انتهای مقاله
نشریه
الزویر - Elsevier
فرمت مقاله انگلیسی
PDF
فرمت ترجمه مقاله
pdf و ورد تایپ شده با قابلیت ویرایش
فونت ترجمه مقاله
بی نازنین
سایز ترجمه مقاله
14
نوع مقاله
ISI
نوع نگارش
مقالات پژوهشی (تحقیقاتی)
نوع ارائه مقاله
ژورنال
پایگاه
اسکوپوس
ایمپکت فاکتور(IF) مجله
4.018 در سال 2019
شاخص H_index مجله
94 در سال 2020
شاخص SJR مجله
0.550 در سال 2019
شناسه ISSN مجله
0164-1212
شاخص Q یا Quartile (چارک)
Q2 در سال 2019
کد محصول
F1726
وضعیت ترجمه عناوین تصاویر و جداول
ترجمه شده است ✓
وضعیت ترجمه متون داخل تصاویر و جداول
جداول ترجمه شده است ✓ تصاویر ترجمه نشده است ☓
وضعیت ترجمه منابع داخل متن
به صورت عدد درج شده است ✓
وضعیت فرمولها و محاسبات در فایل ترجمه
به صورت عکس، درج شده است ✓
ضمیمه
ندارد ☓
بیس
نیست ☓
مدل مفهومی
ندارد ☓
پرسشنامه
ندارد ☓
متغیر
ندارد ☓
رفرنس در ترجمه
در داخل متن و انتهای مقاله درج شده است
رشته و گرایش های مرتبط با این مقاله
مهندسی فناوری اطلاعات، فناوری اطلاعات و ارتباطات، کاربردهای ICT، سامانه های شبکه ای، شبکه های کامپیوتری، اینترنت و شبکه های گسترده، دیتا و امنیت شبکه
مجله
مجله سیستم ها و نرم افزار - The Journal of Systems & Software
دانشگاه
دانشکده فناوری اطلاعات، دانشگاه علوم پزشکی نانجینگ، چین
کلمات کلیدی
شبکه های حسگر بی سیم، الگوریتم خوشه بندی، الگوریتم ژنتیک، بهره وری انرژی، چرخه عمر شبکه، مسیریابی
کلمات کلیدی انگلیسی
wireless sensor networks - clustering algorithm - genetic algorithm - energy-efficiency - network life cycle - routing
doi یا شناسه دیجیتال
https://doi.org/10.1016/j.jss.2018.09.067
۰.۰ (بدون امتیاز)
امتیاز دهید
فهرست مطالب
چکیده
1- مقدمه
2- کار مرتبط
2-1 WSNها با CHهای موقت
2-2 WSNها با CHهای دائمی
3- مدل شبکه و اصطلاحات
3-1 توپولوژی شبکه
3-2 مدل انرژی
3-3 اصطلاح شناسی
4- مقدمات
4-1 مرور اجمالی بر GA
4-2 فرمولاسیون مسئله
5- الگوریتم پیشنهاد شده
5-1 نمایندگی کروموزوم
5-2 راه اندازی (مقداردهی) جمعیت
5-4 تقاطع و جهش
6- نتایج تجربی
6-1 تنظیمات پارامتری
6-2 مقایسه وزن λ
6-3 ساختار خوشه بندی و مسیریابی
6-4 تعادل بار
6-5 چرخه عمر شبکه
6-6 مصرف انرژی
6-7 نتایج تجربی در OMNeT ++
7- نتایج
نمونه چکیده متن اصلی انگلیسی
Abstract

Wireless sensor networks have been employed widely in various fields, including military, health care, and manufacturing applications. However, the sensor nodes are limited in terms of their energy supply, storage capability, and computational power. Thus, in order to improve the energy efficiency and prolong the network life cycle, we present a genetic algorithm-based energy-efficient clustering and routing approach GECR. We add the optimal solution obtained in the previous network round to the initial population for the current round, thereby improving the search efficiency. In addition, the clustering and routing scheme are combined into a single chromosome to calculate the total energy consumption. We construct the fitness function directly based on the total energy consumption thereby improving the energy efficiency. Moreover, load balancing is considered when constructing the fitness function. Thus, the energy consumption among the nodes can be balanced. The experimental results demonstrated that the GECR performed better than other five methods. The GECR achieved the best load balancing with the lowest variances in the loads on the cluster heads under different scenarios. In addition, the GECR was the most energy-efficient with the lowest average energy consumed by the cluster heads and the lowest energy consumed by all the nodes.

نمونه چکیده ترجمه متن فارسی
چکیده:
شبکه های حسگر بی سیم به طور گسترده ای در زمینه های مختلف از جمله نظامی، مراقبت های بهداشتی و کاربردهای ساخت و تولید به کار گرفته شده اند. با این حال، گره های حسگر از نظر تامین انرژی، توانمندی ذخیره سازی و توان محاسباتی خود محدود هستند. بنابراین، به منظور بهبود بهره وری (مقرون به صرفگی) انرژی و طویل شدن چرخه عمر شبکه، یک رویکرد خوشه بندی و مسیریابی مقرون به صرفه از لحاظ انرژی مبتنی بر الگوریتم ژنتیک به نام GECR ارائه می دهیم. ما راه حل بهینه به دست آمده در دور شبکه قبلی را به جمعیت اولیه برای دور کنونی اضافه می کنیم و به این ترتیب کارایی جستجو را بهبود می بخشیم. علاوه بر این، طرح خوشه بندی و مسیریابی در یک کروموزوم تک به منظور محاسبه کل مصرف انرژی ترکیب می شود. ما تابع تناسب را مستقيماً بر اساس مصرف انرژي کلی می سازیم و بدین ترتیب بهره وري انرژي را بهبود مي بخشیم. علاوه بر این، تعادل بار در هنگام ساخت تابع تناسب در نظر گرفته می شود. بنابراین، مصرف انرژی در میان گره ها می تواند متعادل شود. نتایج تجربی نشان داد که GECR بهتر از سایر پنج روش عمل نمود. GECR بهترین تعادل بار را با کمترین واریانس ها در بارها در سرهای خوشه تحت سناریوهای مختلف حاصل نمود. علاوه بر این، GECR, بیشترین بهره وری (مقرون به صرفگی) انرژی را با کمترین انرژی متوسط مصرف شده توسط سرهای خوشه و کمترین انرژی مصرف شده توسط تمام گره ها در برداشت.

بدون دیدگاه