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Contribution à l’optimisation énergétique dans les WSN : routage basé sur RL et routage orienté SDN
No full textLes réseaux de capteurs sans fil (WSN) ont atteint une grande importance, car ces réseaux permettent des observations réelles en raison de leur déploiement technique dans de nombreuses applications mondiales et de la faible consommation énergétique des appareils informatiques. Ces réseaux se composent de plusieurs micro-capteurs de faible puissance et à moindre coût. La communication multi-sauts à faible débit est faite par une petite partie des nœuds, mais avec une bande passante limitée. Par conséquent, les appareils individuels transmettent leurs données à un dispositif central (par exemple, un nœud-puits) en détectant le milieu environnant à travers les multi-sauts. Les applications de WSN comprennent principalement la surveillance des soins de santé, la surveillance de l’environnement, la surveillance industrielle, le suivi des cibles et de nombreux autres domaines commerciaux. Ces types d’applications WSN sont des nœuds de faible puissance qui restent actifs après leur déploiement initial à long terme sans aucunes commandes externes. Un nœud déchargera sa batterie en quelques jours lorsqu’aucune approche écoénergétique n’est utilisée pour la communication. Cela a conduit les chercheurs à élaborer des protocoles de routage qui devraient être en mesure de minimiser la consommation d’énergie. La consommation d’énergie des WSN peut être réduite en gérant les ressources de réseau. À cette fin, certaines architectures réseaux (c.-à-d. le réseau à définition logicielle (SDN)) et les techniques d’apprentissage (c.-à-d. l’apprentissage par renforcement (RL)) peuvent être utilisées pour la gestion du réseau (routage) permettant de réduire la consommation d’énergie des nœuds. L’une des solutions proposées est la technique RL pour surmonter le problème de routage. RL est une catégorie d’apprentissage automatique (ML) qui fournit un cadre pour apprendre le système à partir de ses interactions antérieures avec l’environnement afin de sélectionner l’action future efficacement. Dans RL, l’apprenant est considéré comme un agent qui interagit avec son environnement pour sélectionner la prochaine action qui serait appliquée à l’environnement. De plus, il reçoit un retour, en termes de récompense, qui peut être positif ou négatif, selon l’action effectuée. Par exemple, pour prendre la décision de routage, le routeur interagit avec les nœuds voisins pour sélectionner le prochain expéditeur pour la transmission du paquet de données jusqu’à la destination (c.-à-d. la station de base (BS) ou le nœud-puits). Dans ce cas, le routeur est un agent, les nœuds voisins se comportent comme l’environnement de cet agent, et l’action est de choisir les prochains nœuds voisins pour envoyer les paquets de données. RL peut être un bon choix pour trouver une route où la consommation d’énergie réseau est réduite afin d’améliorer la durée de vie. Une autre solution proposée est le concept de SDN pour dépasser le problème de routage. Il peut être défini comme une architecture émergente des réseaux pour extraire la partie contrôle du réseau qui est précisément programmable. Ce nouveau paradigme est considérablement prometteur pour gérer l’évolution et la gestion de réseau. L’idée de base derrière ce concept est la même que les ressources informatiques et le stockage. Dans cette thèse, nous proposons des mécanismes écoénergétiques dans les WSN à des fins de routage pour prolonger la durée de vie du réseau.Wireless Sensor Networks (WSNs) have achieved great significance as these networks allow real-world observations because of their technical deployment into many global applications and low-power usage of computing devices. These networks consist of several on-chip sensors that are low-power and low-cost. The multi-hop communication at low data rates is made by a small range of communication of sensor nodes, but with limited bandwidth. Therefore, individual devices transmit their data to a central device (e.g., sink) by detecting the surrounding environment through the multiple-hops. WSNs applications mainly include healthcare monitoring, environmental monitoring, industrial monitoring, target tracking, and many other commercial areas. Such types of WSNs applications are low-powered nodes that remain active after their initial deployment for long-term without any external control. A node will discharge its battery in a couple of days when no energy-efficient approach is used for communication. It leads the researchers to develop routing protocols that should be able to minimize energy consumption. WSNs energy consumption can be reduced by managing network resources. For this purpose, some networking architectures (i.e., Software Defined Networking (SDN)) and learning techniques (i.e., Reinforcement Learning (RL)) can be used for network management (routing) that lead to reduce the energy consumption of sensor nodes. One of the solutions being proposed is the RL technique to overcome the routing problem. RL is a class of machine learning (ML) which provides a framework to learn the system from its previous interactions with environment to select future action efficiently. In RL, the learner is known as an agent that interacts with its environment to select the next action that would be applied to the environment. Also, it gets the feedback in terms of reward that can be positive or negative according to performed action. For example, to make the routing decision, the router interacts with neighboring nodes to select the next forwarder for the data packet transmission up to the destination (i.e., Base Station (BS) or sink node). In such case the router is an agent, the neighboring nodes behave as an environment for that agent, and actions select the next neighboring nodes to send the data packets. RL can be a good choice to optimize a routing path where network energy consumption is reduced to enhance the lifetime. Another proposed solution is the concept of SDN to overcome the routing problem. It can be defined as an emergent architecture of networks to carry out the decoupling of network control that is precisely programmable. This novel paradigm is dramatically promising to enable evolution and network management. The basic idea behind this concept is the same as computing resources and storage. In this thesis, we propose energy-efficient mechanisms in WSNs for the routing purposes to extend the network’s lifetime. The proposed work is performed by using two different techniques, namely as RL and SDN. The first part of this thesis provides a comprehensive detail of existing energy-efficient mechanisms; while, the second part contains the proposed techniques
Contribution to energy optimization in WSN: routing based on RL and SDN oriented routing
No full textLes réseaux de capteurs sans fil (WSN) ont atteint une grande importance, car ces réseaux permettent des observations réelles en raison de leur déploiement technique dans de nombreuses applications mondiales et de la faible consommation énergétique des appareils informatiques. Ces réseaux se composent de plusieurs micro-capteurs de faible puissance et à moindre coût. La communication multi-sauts à faible débit est faite par une petite partie des nœuds, mais avec une bande passante limitée. Par conséquent, les appareils individuels transmettent leurs données à un dispositif central (par exemple, un nœud-puits) en détectant le milieu environnant à travers les multi-sauts. Les applications de WSN comprennent principalement la surveillance des soins de santé, la surveillance de l'environnement, la surveillance industrielle, le suivi des cibles et de nombreux autres domaines commerciaux. Ces types d'applications WSN sont des nœuds de faible puissance qui restent actifs après leur déploiement initial à long terme sans aucunes commandes externes. Un nœud déchargera sa batterie en quelques jours lorsqu'aucune approche écoénergétique n'est utilisée pour la communication. Cela a conduit les chercheurs à élaborer des protocoles de routage qui devraient être en mesure de minimiser la consommation d'énergie. La consommation d'énergie des WSN peut être réduite en gérant les ressources de réseau. À cette fin, certaines architectures réseaux (c.-à-d. le réseau à définition logicielle (SDN)) et les techniques d'apprentissage (c.-à-d. l'apprentissage par renforcement (RL)) peuvent être utilisées pour la gestion du réseau (routage) permettant de réduire la consommation d'énergie des nœuds. L'une des solutions proposées est la technique RL pour surmonter le problème de routage. RL est une catégorie d'apprentissage automatique (ML) qui fournit un cadre pour apprendre le système à partir de ses interactions antérieures avec l'environnement afin de sélectionner l'action future efficacement. Dans RL, l'apprenant est considéré comme un agent qui interagit avec son environnement pour sélectionner la prochaine action qui serait appliquée à l'environnement. De plus, il reçoit un retour, en termes de récompense, qui peut être positif ou négatif, selon l'action effectuée. Par exemple, pour prendre la décision de routage, le routeur interagit avec les nœuds voisins pour sélectionner le prochain expéditeur pour la transmission du paquet de données jusqu'à la destination (c.-à-d. la station de base (BS) ou le nœud-puits). Dans ce cas, le routeur est un agent, les nœuds voisins se comportent comme l'environnement de cet agent, et l'action est de choisir les prochains nœuds voisins pour envoyer les paquets de données. RL peut être un bon choix pour trouver une route où la consommation d'énergie réseau est réduite afin d'améliorer la durée de vie. Une autre solution proposée est le concept de SDN pour dépasser le problème de routage. Il peut être défini comme une architecture émergente des réseaux pour extraire la partie contrôle du réseau qui est précisément programmable. Ce nouveau paradigme est considérablement prometteur pour gérer l'évolution et la gestion de réseau. L'idée de base derrière ce concept est la même que les ressources informatiques et le stockage. Dans cette thèse, nous proposons des mécanismes écoénergétiques dans les WSN à des fins de routage pour prolonger la durée de vie du réseau. Le travail proposé est effectué en utilisant deux techniques différentes, à savoir RL et SDN. La première partie de cette thèse fournit un détail complet des mécanismes éconergétique existants ; tandis que la deuxième partie contient les techniques proposées. Les techniques proposées sont divisées en deux parties : la première partie gère les demandes de nœuds voisins (paquets de contrôle) de trois façons, à savoir l'acceptation basée sur la distance (un voisin accepte la demande qui est plus proche du noeud-puits), l'acceptation sensible à l'équilibrage de charge (équilibre une charge entre les nœuds), l'acceptation consciente de la conservation de la qualité (considère la qualité de service (QoS) du réseau avant d'accepter la demande voisine). Alors que, la deuxième partie des techniques proposées sélectionne le nœud voisin pour transmettre les données jusqu'à la destination. Elle dispose également de trois méthodes telles que l'epsilon gourmand adaptatif (utilise l'epsilon dynamique et le facteur de convergence optimal pour explorer les nouvelles solutions de transfert de données), l'epsilon gourmand multicritères (utilise différents scénarios pour sélectionner le nœud expéditeur, tels que la sélection aléatoire, la sélection gourmande, la sélection des paramètres basée sur le poids) et epsilon multicritères gourmand adaptatif (c.-à-d. que l'epsilon dynamique et le facteur de convergence optimal sont utilisés dans la sélection gourmande d'epsilon multicritères). Nous proposons également un protocole de routage multi-sauts écoénergétique SDN (EASDN) pour le réseau de capteurs sans fil défini logiciellement (SDWSN). Le concept de SDN est mis en œuvre en temps réel sur une plate-forme matérielle pour le travail expérimental en termes de durée de vie du réseau, de consommation d'énergie moyenne, et de taux de livraison de paquets. La dernière partie de cette thèse est une combinaison de RL et SDN, où RL est appliqué au contrôleur SDN qui génère les tables de routage en fonction de la réception d'une récompense. La performance de SDWSN basée sur RL est comparée aux techniques de routage basées sur RL.
Ainsi, tout au long de cette thèse, nous proposons les solutions pour améliorer la durée de vie du réseau. Tous les résultats obtenus sont basés sur des travaux expérimentaux qui ont été effectués sur un banc d'essai réel (c.-à-d., à l'aide de raspberry pi).Wireless Sensor Networks (WSNs) have achieved great significance as these networks allow real-world observations because of their technical deployment into many global applications and low-power usage of computing devices. These networks consist of several on-chip sensors that are low-power and low-cost. The multi-hop communication at low data rates is made by a small range of communication of sensor nodes, but with limited bandwidth. Therefore, individual devices transmit their data to a central device (e.g., sink) by detecting the surrounding environment through the multiple-hops. WSNs applications mainly include healthcare monitoring, environmental monitoring, industrial monitoring, target tracking, and many other commercial areas. Such types of WSNs applications are low-powered nodes that remain active after their initial deployment for long-term without any external control. A node will discharge its battery in a couple of days when no energy-efficient approach is used for communication. It leads the researchers to develop routing protocols that should be able to minimize energy consumption. WSNs energy consumption can be reduced by managing network resources. For this purpose, some networking architectures (i.e., Software Defined Networking (SDN)) and learning techniques (i.e., Reinforcement Learning (RL)) can be used for network management (routing) that lead to reduce the energy consumption of sensor nodes. One of the solutions being proposed is the RL technique to overcome the routing problem. RL is a class of machine learning (ML) which provides a framework to learn the system from its previous interactions with environment to select future action efficiently. In RL, the learner is known as an agent that interacts with its environment to select the next action that would be applied to the environment. Also, it gets the feedback in terms of reward that can be positive or negative according to performed action. For example, to make the routing decision, the router interacts with neighboring nodes to select the next forwarder for the data packet transmission up to the destination (i.e., Base Station (BS) or sink node). In such case the router is an agent, the neighboring nodes behave as an environment for that agent, and actions select the next neighboring nodes to send the data packets. RL can be a good choice to optimize a routing path where network energy consumption is reduced to enhance the lifetime. Another proposed solution is the concept of SDN to overcome the routing problem. It can be defined as an emergent architecture of networks to carry out the decoupling of network control that is precisely programmable. This novel paradigm is dramatically promising to enable evolution and network management. The basic idea behind this concept is the same as computing resources and storage. In this thesis, we propose energy-efficient mechanisms in WSNs for the routing purposes to extend the network's lifetime. The proposed work is performed by using two different techniques, namely as RL and SDN. The first part of this thesis provides a comprehensive detail of existing energy-efficient mechanisms; while, the second part contains the proposed techniques. The proposed techniques are divided into two parts: the first part handles the neighboring node requests (control packets) in three ways, namely distance-based accept (a neighbor accepts the request which is closer to sink), load balancing-aware accept (balances a load between the nodes), and quality conserving-aware accept (considers the Quality-of Service (QoS) of the network before accepting the neighboring request). While, the second part of the proposed techniques selects the neighboring node to forward the data up to the destination. It also has three methods such as adaptive epsilon greedy (uses the dynamic epsilon and optimal convergence factor to explore the new solutions for data forwarding), multicriteria epsilon greedy (uses different scenarios to select the forwarder node, such as random selection, greedy selection, parameters weight-based selection), and adaptive epsilon multicriteria greedy (i.e., dynamic epsilon and optimal convergence factor are used in multicriteria epsilon greedy selection). We also propose an Energy-Aware SDN based multi-hop routing protocol (EASDN) for Software Defined Wireless Sensor Network (SDWSN). The concept of SDN is implemented in real-time on a hardware platform for experimental work in terms of network lifetime, average energy consumption, and the packet delivery ratio. The last part of this thesis is a combination of both RL and SDN, where RL is applied to the SDN controller that generates the routing tables according to receive a reward. The performance of RL-based SDWSN is compared with RL-based routing techniques. Thus, throughout this thesis we propose the solutions to enhance the network lifetime. All the obtained results are based on experimental work that was performed on real testbed (i.e., using Raspberry pi)
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Full text linkThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Software-Defined Networking for Smart Buildings: Advances and Challenges
Full text linkLast decade has witnessed a proliferation of work, both from the academic and the industrial sectors, to provide methods and technologies to support smart buildings. Due to advances in electronics and telecommunications, sensors and actuators maybe deployed and interconnected, at low cost, in buildings to make them smart, energy-efficient, and secure. Smart buildings (SBs) will redefine the way habitants live and interact in the future. SBs are among the dominant fields of Internet-of-things applications. Software Defined Networking (SDN) is an emerging solution to make easier network management. This paper provides a brief state-of-the-art regarding networks used to support SBs and it addresses the benefits of SDN in the design and management of networks for SBs. As SDN-based SB roadmap is still at an early stage, this paper discusses some challenges to design and deploy SDN-based networks to fulfil SB requirements
Variations on the Author
Full text link“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Full text linkWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Full text linkWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
koamabayili/VECTRON-author-checklist: VECTRON author checklist
No full textWe have done our best to complete the author checklist relating to the use of animals in the hut study. Note that the objective for the hut study was to evaluate the IRS treatment applications for residual efficacy against Anopheles mosquitoes, including the local An. coluzzii mosquito population. Cows were only used to attract mosquitoes into the huts and no tests were carried out directly on the cows. The author checklist is intended for use with studies where experiments are carried out on animals, which is why we have had such difficulty in completing this for the hut study, as many of the questions do not relate to how the cows were used
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