Published January 27, 2024
| Version v1
Publication
Open
A Hybrid Heuristic Model for Duty Cycle Framework Optimization
- 1. University of Ghana
Description
This paper proposes a hybrid metaheuristic approach to optimize a duty cycle framework based on Seagull and Mayfly Optimization (HSMO-DC) Algorithm. This approach becomes crucial as current clustering protocols are unable to efficiently tune the clustering parameters in accordance to the diversification of varying WSNs. The proposed HSMO-DC primarily has two parts, where the first part takes care of the online cluster head selection and network communication using the seagull algorithm while the second part performs parameter optimization using the mayfly algorithm. The seagull is aimed at improving the energy distribution in the network through an effective bandwidth allocation procedure while reducing the total energy dissipation. Comparatively, with other clustering protocols, our proposed methods reveal an enhanced network lifetime with an improved network throughput and adaptability based on selected standard metric of performance measurement.
Translated Descriptions
⚠️
This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%
Translated Description (Arabic)
تقترح هذه الورقة نهجًا مختلطًا لتحسين إطار دورة العمل استنادًا إلى خوارزمية Seagull و Mayfly Optimization (HSMO - DC). يصبح هذا النهج حاسمًا لأن بروتوكولات التجميع الحالية غير قادرة على ضبط معلمات التجميع بكفاءة وفقًا لتنويع WSNs المختلفة. يتكون HSMO - DC المقترح في المقام الأول من جزأين، حيث يهتم الجزء الأول باختيار رأس الكتلة عبر الإنترنت واتصال الشبكة باستخدام خوارزمية النورس بينما يقوم الجزء الثاني بتحسين المعلمة باستخدام خوارزمية Mayfly. يهدف النورس إلى تحسين توزيع الطاقة في الشبكة من خلال إجراء تخصيص عرض النطاق الترددي الفعال مع تقليل إجمالي تبديد الطاقة. بالمقارنة مع بروتوكولات التجميع الأخرى، تكشف طرقنا المقترحة عن عمر شبكة محسّن مع إنتاجية محسّنة للشبكة وقابلية للتكيف بناءً على مقياس قياسي مختار لقياس الأداء.Translated Description (French)
Cet article propose une approche métaheuristique hybride pour optimiser un cadre de cycle de service basé sur l'algorithme d'optimisation Seagull and Mayfly (HSMO-DC). Cette approche devient cruciale car les protocoles de clustering actuels sont incapables d'ajuster efficacement les paramètres de clustering en fonction de la diversification des différents WSN. Le HSMO-DC proposé comporte principalement deux parties, la première partie s'occupant de la sélection de la tête du cluster en ligne et de la communication réseau à l'aide de l'algorithme Seagull tandis que la seconde partie effectue l'optimisation des paramètres à l'aide de l'algorithme Mayfly. La mouette vise à améliorer la distribution de l'énergie dans le réseau grâce à une procédure efficace d'allocation de la bande passante tout en réduisant la dissipation totale de l'énergie. Comparativement, avec d'autres protocoles de clustering, nos méthodes proposées révèlent une durée de vie du réseau améliorée avec un débit réseau amélioré et une adaptabilité basée sur une métrique standard sélectionnée de mesure de la performance.Translated Description (Spanish)
Este documento propone un enfoque metaheurístico híbrido para optimizar un marco de ciclo de trabajo basado en el algoritmo Seagull and Mayfly Optimization (HSMO-DC). Este enfoque se vuelve crucial ya que los protocolos de agrupamiento actuales no pueden ajustar de manera eficiente los parámetros de agrupamiento de acuerdo con la diversificación de las WSN variables. El HSMO-DC propuesto tiene principalmente dos partes, donde la primera parte se encarga de la selección de la cabeza del clúster en línea y la comunicación de la red utilizando el algoritmo Seagull, mientras que la segunda parte realiza la optimización de parámetros utilizando el algoritmo Mayfly. La gaviota tiene como objetivo mejorar la distribución de energía en la red a través de un procedimiento efectivo de asignación de ancho de banda al tiempo que reduce la disipación total de energía. Comparativamente, con otros protocolos de agrupamiento, nuestros métodos propuestos revelan una mayor vida útil de la red con un mejor rendimiento y adaptabilidad de la red en función de la métrica estándar seleccionada de medición del rendimiento.Files
9972429.pdf.pdf
Files
(16.0 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:d13024221b46910e143f6645fe3f8e79
|
16.0 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- نموذج استكشافي هجين لتحسين إطار دورة العمل
- Translated title (French)
- Un modèle heuristique hybride pour l'optimisation du cadre du cycle de service
- Translated title (Spanish)
- Un modelo heurístico híbrido para la optimización del marco del ciclo de trabajo
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W4391282859
- DOI
- 10.1155/2024/9972429
References
- https://openalex.org/W2013858170
- https://openalex.org/W2800364811
- https://openalex.org/W2800938203
- https://openalex.org/W2886202592
- https://openalex.org/W2887423346
- https://openalex.org/W2889722070
- https://openalex.org/W2892263419
- https://openalex.org/W2914240201
- https://openalex.org/W2932453485
- https://openalex.org/W2943347903
- https://openalex.org/W2965963364
- https://openalex.org/W2966440240
- https://openalex.org/W2973344609
- https://openalex.org/W2984098774
- https://openalex.org/W2993603635
- https://openalex.org/W2994691649
- https://openalex.org/W2995001980
- https://openalex.org/W2997672005
- https://openalex.org/W3001687611
- https://openalex.org/W3006445601
- https://openalex.org/W3014454221
- https://openalex.org/W3025070074
- https://openalex.org/W3082289015
- https://openalex.org/W3083483893
- https://openalex.org/W3088713831
- https://openalex.org/W3110175071
- https://openalex.org/W3167919284
- https://openalex.org/W3175225618
- https://openalex.org/W4206260589
- https://openalex.org/W4285800376