فایل ورد کامل بهینه سازی ازدحام ذره در شبکه های حسگر بی سیم: خلاصه تحقیقاتی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل بهینه سازی ازدحام ذره در شبکه های حسگر بی سیم: خلاصه تحقیقاتی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

VII . نتایج
مقایس و دانسیته بکار گیری ، ابهامات زیست محیطی و محدودیت ها در زمینه انرژی ، حافظه ، پهنای باند و منابع رایانش یک سری چالش های جدی را برای توسعه دهنده های شبکه حسگر بی سیم مطرح می سازند . موضوعات بکار گیری گره ، محلی سازی ، خوشه بندی مطلع از انرژی و تجمیع داده اغلب به عنوان مشکلات بهینه سازی تدوین می شوند . اکثر روش های تحلیلی از همگرایی کند یا نوبد ان برای راه حل های نهایی رنج می برند . این کار به الگوریتم های بهینه سازی نیاز دارد که راه حل های کیفیت را برای استفاده در منابع کمتر تولید می کنند . PSO دارای تکنیک معروف بوده است که برای حل مشکلات بهینه سازی در شبکه های حسگر بی سیم به دلیل سادگی ، کیفیت بالا راه حل ، همگرایی سریع و تحمل محاسباتی ناچیز اش استفاده شده است . از اینرو ، ماهیت تکراری PSO می تواند مانع از استفاده از ان برای کاربرد های آنی سرعت بالا بویژه در صورتی گردد که بهینه سازی نیاز است تا به کرات انجام گیرد .

عنوان انگلیسی:Particle Swarm Optimization in Wireless-Sensor Networks: A Brief Survey~~en~~

VII. CONCLUSION

Scale and density of deployment, environmental uncertainties, and constraints in energy, memory, bandwidth, and computing resources pose serious challenges to the developers of WSNs. Issues of the node deployment, localization, energy-aware clustering, and data aggregation are often formulated as optimization problems. Most analytical methods suffer from slow or lack of convergence to the final solutions. This calls for fast optimization algorithms that produce quality solutions utilizing less resources. PSO has been a popular technique used to solve optimization problems in WSNs due to its simplicity, high quality of solution, fast convergence, and insignificant computational burden. However, iterative nature of PSO can prohibit its use for high-speed real-time applications, especially if optimization needs to be carried out frequently

$$en!!