사물인터넷(IoT) 네트워크는 환경 정보를 수집, 처리 및 교환하는 독립 장치들로 구성된 시스템입니다. 이러한 네트워크의 특정 유형에서는 서버가 수집된 데이터를 저장하고 처리하는 역할을 수행합니다. 네트워크 내의 노드는 이 서버에서 정보를 접근합니다. 많은 수의 노드로 인해 여러 노드가 동시에 서버에 요청을 보낼 수 있으며, 이는 서버 과부하 및 잠재적인 실패로 이어질 수 있습니다. 또한, 하드웨어 고장과 같은 이유로 서버가 정상적으로 작동하지 않으면 전체 네트워크의 기능이 중단될 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하고 서버에 저장된 데이터에 대한 접근 시간을 줄이기 위한 효과적인 접근법은 네트워크 내의 노드에 데이터 저장을 분산하는 것입니다. 이 접근법의 핵심은 데이터 항목을 저장하기 위한 적절한 노드를 식별하는 것입니다. 본 논문에서는 데이터 항목을 저장하기 위한 최적 노드를 식별하는 유전 알고리즘 기반 방법을 제안합니다. 유전 알고리즘은 처음 세대의 노드를 무작위로 선택하는 반면, 후속 세대는 각 노드의 적합도 함수 값을 기반으로 선택됩니다. 이 방법의 주요 매개변수는: (1) 데이터에 대한 노드의 관심; (2) 노드의 중심성; (3) 남은 버퍼 공간입니다. 유전 알고리즘은 이러한 매개변수를 사용하여 데이터 항목 저장을 위한 가장 적합한 노드를 식별합니다. 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 데이터 접근 시간을 줄이고 무선 센서 네트워크에서 데이터에 접근하는 데 필요한 단계를 감소시킨다는 것을 보여줍니다.
Derakhshanfard et al. (Sun,)은 이 문제를 연구했습니다.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: