Geri Dön

Hybrid routing protocol based on the bio-inspired optimization in mobile AD HOC network

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 796070
  2. Yazar: ASHRAF MUSTAFA KADHIM BAHIYA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: ACO, ACO
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 100

Özet

Sürü zekası (SI), karıncaların nasıl yiyecek aradıklarına dayanan iyi bilinen karınca kolonisi optimizasyon modeli (Karınca Kolonisi Optimizasyonu) gibi doğadan ilham alan modelleri kullanan yapay zekanın bir alt alanıdır. AKO). Doğadan ilham alan modelleri kullanan sürü zekası (SI), yapay zekanın bir alanıdır. Guguk kuşu arama (CS), ateş böceği algoritması (FA) ve yarasa algoritması (BA) gibi doğal optimizasyon algoritmaları vardır. Çeşitli sorunları ele almak için doğadan ilham alan algoritmalar tasarlamakla ilgilenen bilim adamlarının ilgisini çeken, bu doğal sistemlerin bu davranışı sergilemek için milyonlarca yıl boyunca evrimleşmiş olmalarıdır. Bu bilim adamları, problem çözme algoritmaları geliştirmeye odaklanmıştır. Mantarların arama stratejileri ve besin taşıma ağı optimizasyonları son zamanlarda algoritmaların geliştirilmesi için ilham kaynağı olmuştur. Bu eğilim kabaca on yıl önce başladı. Tipik olarak, mantarlar saprofit olarak sınıflandırılır; bununla birlikte, belirli mantar türleri, tek hücreli veya çok hücreli ökaryotik canlılar olarak da var olabilir. Bakteriler ve mantarlar, gezegenimizdeki ayrışma süreci için hayati önem taşıyan iki tür organizmadır.

Özet (Çeviri)

Swarm intelligence (SI) is a subfield of artificial intelligence that uses models inspired by nature, such as the well-known ant colony optimization model (Ant Colony Optimization), which is based on how ants forage for food. ACO). Using models inspired by nature, swarm intelligence (SI) is an area of artificial intelligence. There are naturalistic optimization algorithms such as the cuckoo search (CS), the firefly algorithm (FA), and the bat algorithm (BA), among others. Scientists interested in designing algorithms inspired by nature to address a variety of issues are intrigued by the fact that these natural systems have evolved over millions of years to exhibit this behavior. These scientists are focused in developing problem-solving algorithms. The search strategies and nutrient transport network optimizations of fungi have recently served as inspiration for the development of algorithms. This tendency began roughly a decade ago. Typically, fungi are categorized as saprophytes; however, certain species of fungi can also exist as unicellular or multicellular eukaryotic creatures. Bacteria and fungi are two kinds of organisms that are vital to the decomposition process on our planet

Benzer Tezler

  1. Büyük ölçekli algılayıcı ağlar için enerji verimli yeni bir yönlendirme protokolü

    A new energy efficient routing protocol for large-scale sensor networks

    LANA IBRAHEM SAEED HAMAD

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU

    DOÇ. DR. TAMER DAĞ

  2. Nesnelerin internetinde kullanılan yönlendirme algoritmalarının hesaplama altyapılarındaki performans analizleri

    Performance analysis of routing algorithms used in the internet of things on the computation infrastructure

    BARAA ALADAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEVLÜT ERSOY

  3. Performance comparison of PEGASIS, HEED, and LEACH protocols in wireless sensor networks

    Kablosuz sensör ağlarında PEGASİS, HEED ve LEACH protokollerinin performans karşılaştırması

    KAREEM HAMEEDAH ALİ AL-GBURI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Gelişim Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AFM SHAHEN SHAH

  4. Mobile AD-HOC networks for e-health care decision support system

    E-sağlık karar destek sistemi için mobil AD-HOC ağları

    MUSTAFA TAREQ AL-QAISI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YURIY ALYEKSYEYENKOV