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In diesem Projekt stellen wir eine parallele Version des k-naechstes-Nachbarn-Algorithmus (k-ppv) vor. Ziel ist es, die Zuweisung von Funkknoten in einem bereits in Clustern strukturierten Cognitive-Radio-Netzwerk zu optimieren. Wir haben einen Multi-Agenten-Modellierungsansatz verfolgt und die Multi-Agenten-Plattform JADE für unsere Simulationen ausgewählt. Die erzielten Ergebnisse sind vielversprechend, da die Ausführungszeit im Vergleich zum sequentiellen Basisalgorithmus um etwa 50% reduziert werden konnte.

Produktbeschreibung
In diesem Projekt stellen wir eine parallele Version des k-naechstes-Nachbarn-Algorithmus (k-ppv) vor. Ziel ist es, die Zuweisung von Funkknoten in einem bereits in Clustern strukturierten Cognitive-Radio-Netzwerk zu optimieren. Wir haben einen Multi-Agenten-Modellierungsansatz verfolgt und die Multi-Agenten-Plattform JADE für unsere Simulationen ausgewählt. Die erzielten Ergebnisse sind vielversprechend, da die Ausführungszeit im Vergleich zum sequentiellen Basisalgorithmus um etwa 50% reduziert werden konnte.
Autorenporträt
Dr. Benadla Sarra hat einen Doktortitel in verteiltem Rechnen und Netzwerken von der Universität Tlemcen. Ihr Forschungsschwerpunkt liegt auf kognitiven Funknetzwerken, parallel dazu interessiert sie sich für Netzwerksicherheit, insbesondere den Einsatz von Blockchain zur Stärkung des Schutzes von Systemen und Daten.