Energieffektivitet och fördröjningsoptimering är viktiga för spridningen av trådlösa multimediasensornätverk (WMSN). I denna artikel, en energieffektiv, delay-efficient, hårdvara och programvara cooptimization plattform forskas för att minimera energikostnaden samtidigt som man garanterar deadline för realtid WMSN uppgifter. Först är en flerkärnig omkonfigurerbar WMSN maskinvaruplattform utformad och implementerad. Denna plattform använder både den heterogena flerkärniga arkitekturen och den dynamiska spännings- och frekvensskalningstekniken (DVFS). Med detta medel, noderna kan justera hårdvarans egenskaper dynamiskt i termer av programvara run-time sammanhang. Följaktligen kan programvaran utföras mer effektivt med mindre energikostnader och kortare genomförandetid. Sedan, baserat på denna maskinvaruplattform, undersöks en energi och fördröjning multiobjektiv optimeringsalgoritm och en DVFS anpassningsalgoritm. Dessa algoritmer syftar till att söka ut den globala energioptimeringslösningen inom den godtagbara beräkningstiden och ta bort tids redundansen i arbetsprocessen. Energieffektiviteten hos WMSN-noden kan därför förbättras avsevärt även under strikta begränsningar av genomförandetiden. Simuleringar och verkliga experiment visade att de föreslagna tillvägagångssätten kan minska energikostnaden med mer än 29 % jämfört med den traditionella enkärniga WMSN-noden. Dessutom kan noden reagera snabbt på de tidskänsliga händelserna.
I litteraturen REF, Adaptive Genetic-Simulated Annealing algoritm som integrerar den genetiska algoritmen och glödlampan algoritm, användes för att minimera energiförbrukningen och tiden för WMSN-utrustning.
Energy and Delay Optimization of Heterogeneous Multicore Wireless Multimedia Sensor Nodes by Adaptive Genetic-Simulated Annealing Algorithm
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}