Abstract - In this paper, we propos

Abstract - In this paper, we propose a Balanced PSOGSA algorithm by combining the ability for social thinking in Particle Swarm Optimization with the local search capability of Gravitational Search Algorithm for reducing the probability of trapping in local optimum and prolonging time period before the death of the first node in wireless sensor network. Besides, we also improve the objective function to shorten the convergence time of the algorithm. The simulation results show that our proposed protocol has lower energy consumption and longer lifetime compared to other protocols.

Kết quả (Việt) 1:

Trừu tượng - trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán cân bằng PSOGSA bằng cách kết hợp các khả năng để tư duy xã hội hạt Swarm tối ưu hóa khả năng tìm kiếm địa phương hấp dẫn các thuật toán tìm kiếm để giảm thiểu xác suất bẫy ở địa phương tối ưu và kéo dài thời gian trước khi cái chết của các nút đầu tiên trong các cảm biến không dây mạng. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng cải thiện các chức năng mục tiêu để rút ngắn thời gian hội tụ của các thuật toán. Kết quả mô phỏng cho giao thức được đề xuất của chúng tôi đã tiêu thụ năng lượng thấp và tuổi thọ lâu hơn so với các giao thức khác.

Kết quả (Việt) 2:

Tóm tắt - Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một thuật toán PSOGSA Balanced bằng cách kết hợp khả năng tư duy xã hội trong Particle Swarm Optimization với khả năng tìm kiếm địa phương của Hấp dẫn Tìm kiếm Algorithm để giảm xác suất đặt bẫy trong khoảng thời gian tối ưu và kéo dài thời gian địa phương trước khi cái chết của nút đầu tiên trong mạng cảm biến không dây. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng cải thiện chức năng khách quan để rút ngắn thời gian hội tụ của thuật toán. Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng giao thức đề xuất của chúng tôi có mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn và tuổi thọ dài hơn so với các giao thức khác.