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In questo progetto presentiamo una versione parallela dell'algoritmo k-nearest neighbour (k-ppv). L'obiettivo è ottimizzare l'allocazione dei nodi radio in una rete radio cognitiva già strutturata in cluster. Abbiamo adottato un approccio di modellazione multi-agente e scelto la piattaforma multi-agente JADE per le nostre simulazioni. I risultati ottenuti sono promettenti, con una riduzione del 50% circa del tempo di esecuzione rispetto all'algoritmo sequenziale di base.

Produktbeschreibung
In questo progetto presentiamo una versione parallela dell'algoritmo k-nearest neighbour (k-ppv). L'obiettivo è ottimizzare l'allocazione dei nodi radio in una rete radio cognitiva già strutturata in cluster. Abbiamo adottato un approccio di modellazione multi-agente e scelto la piattaforma multi-agente JADE per le nostre simulazioni. I risultati ottenuti sono promettenti, con una riduzione del 50% circa del tempo di esecuzione rispetto all'algoritmo sequenziale di base.
Autorenporträt
Dr. Benadla Sarra possui doutorado em Computação Distribuída e Redes pela Universidade de Tlemcen. A sua investigação centra-se em redes de rádio cognitivas, paralelamente, interessa-se pela segurança de redes, em particular a utilização de blockchain para reforçar a proteção de sistemas e dados.