• 제목/요약/키워드: bird swarm algorithm

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Performance analysis and saturation bound research of cyclic-quorum multichannel MAC protocol based on Markov chain model

  • Hu, Xing;Ma, Linhua;Huang, Shaocheng;Huang, Jinke;Sun, Kangning;Huang, Tianyu
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권8호
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    • pp.3862-3888
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    • 2017
  • In high diversity node situation, single-channel MAC protocols suffer from many collisions. To solve this problem, the research of multichannel MAC protocol has become a hotspot. And the cyclic quorum-based multichannel (CQM) MAC protocol outperformed others owing to its high frequency utilization. In addition, it can avoid the bottleneck that others suffered from and can be easily realized with only one transceiver. To obtain the accurate performance of CQM MAC protocol, a Markov chain model, which combines the channel hopping strategy of CQM protocol and IEEE 802.11 distributed coordination function (DCF), is proposed. The metrics (throughput and average packet transmission delay) are calculated in performance analysis, with respect to node number, packet rate, channel slot length and channel number. The results of numerical analysis show that the optimal performance of CQM protocol can be obtained in saturation bound situation. And then we obtain the saturation bound of CQM system by bird swarm algorithm (BSA). Finally, the Markov chain model and saturation bound are verified by Qualnet platform. And the simulation results show that the analytic and simulation results match very well.

노이즈 환경에서 입자 군집 최적화 알고리즘의 성능 향상을 위한 통계적 가설 검정 기반 리샘플링 기법의 적용 (Application of Resampling Method based on Statistical Hypothesis Test for Improving the Performance of Particle Swarm Optimization in a Noisy Environment)

  • 최선한
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제28권4호
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    • pp.21-32
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    • 2019
  • 군집에 대한 사회적 행동 모델에 영감을 받은 군집 최적화 알고리즘은 복잡한 최적화 문제 해결에서부터 인공 신경망의 학습에까지 활용되는 대표적인 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중의 하나이다. 하지만 이 알고리즘은 기본적으로 확률적 노이즈가 존재하지 않는 결정적인 환경에서 개발되었기 때문에, 많은 경우 확률적 노이즈가 존재하는 실제 문제에 적용하기에 어려움이 있었다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 불확실 평가 기법이라고 정의되는 통계적 가설 검정 기반의 리샘플링 기법을 적용한다. 이 기법을 통하여 입자 군집 최적화 알고리즘의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 입자들의 전역 최적을 정확하게 찾으므로 노이즈 환경에서 입자들이 최적해로 보다 정확하고 빠르게 수렴하도록 한다. 다양한 벤치마크 문제들에 대한 기존 알고리즘들과의 비교 실험 결과는 제안하는 알고리즘의 개선된 성능을 입증하고, 사례 연구의 결과는 본 연구의 필요성을 강조한다. 본 연구 결과가 4차 산업혁명 시대에 디지털 트윈 등을 통한 시뮬레이션 기반 시스템 최적화에 효과적으로 적용될 수 있을 것이라 기대한다.