2、IoMT 路由协议与服务质量综述

IoMT 路由协议与服务质量综述

在物联网医疗(IoMT)领域,高效的数据传输至关重要,而路由协议则是实现这一目标的关键。本文将介绍几种常见的 IoMT 路由协议,包括它们的工作原理、优缺点以及适用场景。

1. 基于流二分图(FBG)的容错路由
  • 传输成本计算 :FBG 的传输成本是将受故障影响的成员数据传输到选定的无故障簇头(CH),再从无故障 CH 传输到目标节点的成本总和。
  • 容错能量成本计算 :容错能量成本是协助受故障影响的成员将数据传输到目标节点所需能量,以及无故障簇成员将 IoMT 数据传输到目标节点所需能量的总和。
  • 容错负载分配 :通过让两个或多个无故障 CH 承担单个故障 CH 的负载,实现容错负载分配。
  • 最小成本流问题解决 :使用 FBG 方法解决最小成本流(MCF)问题,以获得最小的总传输成本。
2. DDSV 路由协议

DDSV 路由协议旨在优化多媒体大数据收集过程中的延迟和交付比率。它考虑了具有多个交叉路口的道路场景,公交车和出租车等移动车辆接收来自交通信号灯等数据源的 IoMT 数据,并根据优化的路由标准将数据交付给其他车辆或数据收集中心。
- 路由决策 :在每个交叉路口,根据可能路线上的最小预期数据延迟(Di)做出路由决策。
- 预期数据延迟计算 :Di 是车辆在交叉路口的移动概率(P ε

【SCI级别】多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)和鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30寻优对比内容概要:本文档主要介绍了一项关于多策略改进鲸鱼优化算法(HHWOA)标准鲸鱼优化算法(WOA)在CEC2017测试集函数F1-F30上进行寻优性能对比的研究,属于智能优化算法领域的高水平科研工作。文中通过Matlab代码实现算法仿真,重点展示了HHWOA在收敛速度、寻优精度和稳定性方面的优势,体现了多策略改进的有效性。该研究适用于复杂优化问题求解,尤其在工程优化、参数辨识、机器学习超参数调优等领域具有应用潜力。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事智能优化算法开发应用的工程技术人员,尤其适合致力于SCI论文写作算法创新的研究者。; 使用场景及目标:①用于理解鲸鱼优化算法的基本原理及多策略改进思路(如种群初始化、非线性收敛因子、精英反向学习等);②为智能优化算法的性能测试对比实验提供CEC2017标准测试平台的实现参考;③支撑学术研究中的算法创新论文复现工作。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注HHWOA的改进策略模块WOA的差异,通过重复实验验证算法性能,并可将其思想迁移至其他优化算法的改进中,提升科研创新能力。
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