Resource allocation in the Internet of Things (IoT) applications for Wireless Sensor Networks (WSNs) är ett utmanande problem som kräver uppgifter bearbetning från lämpliga sensornoder utan att kompromissa Quality-of-Service (QoS). På grund av heterogenitet i sensorer, den inter-cluster och intra-cluster samarbete kommunikation mellan sensorn noder hindrar den totala resursfördelningen av nätet i termer av energiförbrukning och responstid. Därför etablerar detta dokument en multi-agent kluster WSN-modell, dvs. adaptive Distribuated Artificial Intelligence (ADAI) teknik med en hierarkisk resursallokeringsstrategi för att ta itu med frågan om resursallokering i dessa typer av nätverk. För inter-cluster effektallokering överväger vi QoS och energiförbrukningsfaktorer med DAI. Dessutom, för intra-cluster resursallokering, detta dokument introducerar Adaptive Partikel Swem Optimization (APSO), som använder sina objektiva funktioner som nodavstånd och respektive energibelastningar. De matematiska analys- och simuleringsresultaten validerar den föreslagna metoden i termer av energiförbrukning och svarstid för nätet.
För att lösa problemet med resursallokering och energiförbrukning i multiagentgruppering av WSN, presenterades en hierarkisk resursalgoritm med hjälp av adaptiv PSO-algoritm för att ta itu med frågan om resursallokering i dessa typer av nätverk REF.
ADAI and Adaptive PSO-Based Resource Allocation for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}