Clustering in Internet of things / Bendjama ,Amira  

Public ISBD Titre : Clustering in Internet of things Type de document : texte imprimé Auteurs : Bendjama ,Amira, Auteur ; Djamila Mechta, Directeur de thèse Editeur : Setif:UFA Année de publication : 2020 Importance : 1 vol (62 f .) Format : 29 cm Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Clustering Latence Internet des objets Cartes auto-organisatrices Réseaux de neurones artificiels Bio-inspirés Hétérogène Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Cette thèse traite principalement du problème de la latence et de la consommation d'énergie dans les réseaux de l'Internet des objets. Par conséquent, l'objectif général de ce travail est de réduire la latence des communications et de la consommation d'énergie par un algorithme de clustering. Dans ce contexte, un nouvel algorithme de clustering hybride appelé algorithme de clustering de cartes auto-organisatrices de Firefly (FSOM) est proposé dans lequel il combine des approches bio-inspirées et des réseaux de neurones, en incorporant les techniques d'optimisation de Firefly dans l'algorithme de clustering de cartes auto-organisatrices pour améliorer les performances des réseaux IoT hétérogènes en termes de latence et de consommation d'énergie. De plus, l'évaluation des performances obtenues en termes de latence des communications et de consommation d'énergie prouve que l'algorithme proposé surpasse l'algorithme de référence. Côte titre : MAI/0430 En ligne : https://drive.google.com/file/d/166KWpkURSmJiBSxhml1lfVnTPLyQnjyG/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf Clustering in Internet of things [texte imprimé] / Bendjama ,Amira, Auteur ; Djamila Mechta, Directeur de thèse . - [S.l.] : Setif:UFA, 2020 . - 1 vol (62 f .) ; 29 cm. Langues : Français (fre) Catégories : Thèses & Mémoires:Informatique Mots-clés : Clustering Latence Internet des objets Cartes auto-organisatrices Réseaux de neurones artificiels Bio-inspirés Hétérogène Index. décimale : 004 - Informatique Résumé : Cette thèse traite principalement du problème de la latence et de la consommation d'énergie dans les réseaux de l'Internet des objets. Par conséquent, l'objectif général de ce travail est de réduire la latence des communications et de la consommation d'énergie par un algorithme de clustering. Dans ce contexte, un nouvel algorithme de clustering hybride appelé algorithme de clustering de cartes auto-organisatrices de Firefly (FSOM) est proposé dans lequel il combine des approches bio-inspirées et des réseaux de neurones, en incorporant les techniques d'optimisation de Firefly dans l'algorithme de clustering de cartes auto-organisatrices pour améliorer les performances des réseaux IoT hétérogènes en termes de latence et de consommation d'énergie. De plus, l'évaluation des performances obtenues en termes de latence des communications et de consommation d'énergie prouve que l'algorithme proposé surpasse l'algorithme de référence. Côte titre : MAI/0430 En ligne : https://drive.google.com/file/d/166KWpkURSmJiBSxhml1lfVnTPLyQnjyG/view?usp=shari [...] Format de la ressource électronique : pdf

Exemplaires (1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
MAI/0430	MAI/0430	Mémoire	Bibliothéque des sciences	Anglais	Disponible Disponible

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