Ad hoc-nätens prestanda minskar dramatiskt i takt med att nätet växer. Klusterbildning där nätverksvärdarna hierarkiskt delas upp i flera autonoma icke-överlappande grupper, baserat på närhet, är ett lovande tillvägagångssätt för att lindra skalbarhetsproblemen i ad hoc-nätverk. I detta dokument föreslår vi en lokal inlärningsautomatiserad klusteralgoritm för trådlösa ad hoc-nätverk. Den föreslagna klustermetoden är en fullt distribuerad algoritm där varje värd väljer sitt klusterhuvud baserat enbart på lokal information som tas emot från angränsande värdar. Den föreslagna algoritmen kan vara oberoende lokaliserad vid varje värd. Detta resulterar i en betydande minskning av meddelandet overhead av algoritm, och tillåter klusterunderhåll kan utföras lokalt endast där det krävs. För att visa den föreslagna algoritmens prestanda jämförs erhållna resultat med resultaten från flera befintliga klustermetoder när det gäller antal kluster, kontrollmeddelandets overhead, klustertid och standardavvikelse för belastning.
I REF föreslogs en lokal inlärningsautomatiserad klusteralgoritm kallad LLACA för trådlösa ad hoc-nätverk.
LLACA : An adaptive localized clustering algorithm for wireless ad hoc networks
{'venue': 'Comput. Electr. Eng.', 'journal': 'Comput. Electr. Eng.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}