Abstract Den svärm kognitiva beteende bina lätt översätter till svärm intelligens med "social kognition", vilket ger upphov till den snabba främjandet av överlevnad färdigheter och resursallokering. Detta dokument presenterar en ny kognitivt inspirerad artificiell bikolonikluster (ABCC) algoritm med en kluster utvärderingsmodell för att hantera energiförbrukningen i kognitiva trådlösa sensornätverk (CWSNs). ABCC-algoritmen kan optimalt anpassa sig till dynamiken hos sensornoder och klusterhuvuden i CWSN. Dessa sensornoder och klusterhuvuden anpassar sig till topologiska förändringar i nätverksgrafen över tid. En av de största utmaningarna med att använda CWSNs är att maximera livslängden för nätverken. ABCC-algoritmen kan minska och balansera energiförbrukningen hos noder över nätverken. Artificiell bikoloni (ABC) optimering är attraktiv för detta program eftersom kognitiva beteenden hos artificiella bin matchar perfekt med den inneboende dynamiken i kognitiva trådlösa sensornätverk. Dessutom använder den färre kontrollparametrar jämfört med andra heuristiska algoritmer, vilket gör identifieringen av optimala parameterinställningar enklare. Simuleringsresultat visar att ABCC-algoritmen överträffar partikelsvärmens optimering (PSO), gruppsökningsoptimering (GSO), lågenergiadaptiv klusterhierarki (LEACH), LEACHcentraliserad (LEACH-C) och hybridenergieffektiv distribuerad klusterbildning (HEED) för energihantering i CWSNs. Vår föreslagna algoritm är alltmer överlägsen dessa andra metoder när antalet noder i nätverket växer.
Arbetet i Ref föreslår till exempel en ny kognitivt inspirerad klusteralgoritm för att hantera energiförbrukningen i ett trådlöst sensornätverk.
Cognitively Inspired Artificial Bee Colony Clustering for Cognitive Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Cognitive Computation', 'journal': 'Cognitive Computation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}