論文の概要: Large Scale Global Optimization Algorithms for IoT Networks: A
Comparative Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.11275v1
- Date: Mon, 22 Feb 2021 18:59:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-10 05:44:18.655841
- Title: Large Scale Global Optimization Algorithms for IoT Networks: A
Comparative Study
- Title（参考訳）: IoTネットワークのための大規模グローバル最適化アルゴリズムの比較研究
- Authors: Sotirios K. Goudos, Achilles D. Boursianis, Ali Wagdy Mohamed, Shaohua
Wan, Panagiotis Sarigiannidis, George K. Karagiannidis, Ponnuthurai N.
Suganthan
- Abstract要約: 本研究では,無線センサネットワーク(WNS)の高次元での最適化について,分散検出の電力配分に着目して検討する。
大規模グローバル最適化(LGSO)問題に対処するために設計された4つのアルゴリズムを適用し比較する。
我々は,300次元,600次元,800次元の場合には,アルゴリズムの性能をいくつかの異なるケースで評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.884417706421218
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The advent of Internet of Things (IoT) has bring a new era in communication
technology by expanding the current inter-networking services and enabling the
machine-to-machine communication. IoT massive deployments will create the
problem of optimal power allocation. The objective of the optimization problem
is to obtain a feasible solution that minimizes the total power consumption of
the WSN, when the error probability at the fusion center meets certain
criteria. This work studies the optimization of a wireless sensor network (WNS)
at higher dimensions by focusing to the power allocation of decentralized
detection. More specifically, we apply and compare four algorithms designed to
tackle Large scale global optimization (LGSO) problems. These are the memetic
linear population size reduction and semi-parameter adaptation (MLSHADE-SPA),
the contribution-based cooperative coevolution recursive differential grouping
(CBCC-RDG3), the differential grouping with spectral clustering-differential
evolution cooperative coevolution (DGSC-DECC), and the enhanced adaptive
differential evolution (EADE). To the best of the authors knowledge, this is
the first time that LGSO algorithms are applied to the optimal power allocation
problem in IoT networks. We evaluate the algorithms performance in several
different cases by applying them in cases with 300, 600 and 800 dimensions.
- Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)の出現は、現在のネットワーク間サービスを拡張し、マシン間通信を可能にすることによって、通信技術の新たな時代をもたらした。
iotの大規模デプロイメントは、最適な電力割り当ての問題を引き起こす。
最適化問題の目的は、核融合センターの誤差確率が一定の基準を満たすとき、WSNの総消費電力を最小化する実現可能な解を得ることである。
本研究では,分散検出の電力割当に着目し,高次元の無線センサネットワーク(wns)の最適化について検討する。
具体的には,大規模グローバル最適化(LGSO)問題に対処するために設計された4つのアルゴリズムを適用し,比較する。
これらは、機械的線形人口削減と半パラメータ適応(MLSHADE-SPA)、コントリビューションに基づく協調的共進化再帰的微分グループ化(CBCC-RDG3)、スペクトルクラスタリング-微分的進化的協調的共進化(DGSC-DECC)による微分グループ化(EADE)である。
著者の知る限りでは、LGSOアルゴリズムがIoTネットワークの最適電力割り当て問題に適用されたのはこれが初めてである。
我々は,300次元,600次元,800次元の場合には,いくつかの異なるケースでアルゴリズムの性能を評価する。
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