Internationale Zeitschrift für Schwarmintelligenz und Evolutionsberechnung

Abstrakt

Ein offener Flussregler basierend auf dem interzerebralen neuronalen Netzwerk für medienunabhängige Übergaben

Qiong Wu, Jun S Huang und Oliver WW Yang

In diesem Artikel wird ein neuartiger Open-Flow-Controller vorgestellt, der auf dem interzerebralen neuronalen Netzwerk für die medienunabhängige Übergabe über den drahtlosen Betrieb basiert. Dieser Controller trifft eine binäre Entscheidung auf der Grundlage der Verbindungssteuerungsparameter, die unmittelbar vom trainierten neuronalen Netzwerk erhalten werden, was wiederum von der unmittelbaren Interaktion der mobilen Geschwindigkeit mit den Leistungsparametern der drahtlosen Verbindung abhängt. Diese Parameter wie Paketverlust, Roundtrip-Zeit, Funksignalstärke, Bandbreite, Datenkosten und Fahrzeuggeschwindigkeit sind normalerweise von Netzwerk zu Netzwerk unterschiedlich. Wir verwenden eine mutierte Partikelschwarmoptimierung, um die grundlegende Controllergleichung für die medienunabhängige Übergabe zu trainieren, die mit den radialen und sigmoidalen Aktivierungsfunktionen des interzerebralen neuronalen Netzwerks gemischt wird. Simulationen auf der Grundlage der Testdaten aus Feldversuchen zeigen, dass das System mit dem Schwarmintelligenzalgorithmus praktisch ist, um das allgemeine sichere Netzwerkerlebnis für die schnelle Bereitstellung zu verbessern.