Dieses Protokoll erweist sich als energiesparender als herkömmliche Protokolle. Aus der Perspektive der Content-Computing-Forschung zeigt dieses Protokoll, dass der derzeitige Engpass des Noisy-Qubit-Problems keine Obergrenze für die Kommerzialisierung der Content-Computing-Technologie darstellt. Diese Technik demonstriert die Machbarkeit der Anwendung aktueller State-Art-Content-Computing-Methoden auf Netzwerkprobleme.
Darüber hinaus werden die Vorteile der Anwendung von Content-Computing-Methoden auf Netzwerkprobleme gegenüber herkömmlichen Methoden vorgestellt. Laden Sie zunächst die Ocean-Tools über den angegebenen Link herunter und installieren Sie sie. Geben Sie am Terminal python space minus m space venv space ocean und dann ocean/bin/activate ein.
Geben Sie als Nächstes git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk ein. git dann cd space dwave-ocean-sdk, gefolgt von python space setup. py space install.
Geben Sie nach dem Herunterladen und Installieren von Cplex im Terminal pip space install space cplex ein. Richten Sie mithilfe des Python-Programmiernotationsskripts die Konfigurationsparameter des Experiments ein. Sobald das Skript ausgeführt wurde, verarbeitet die zugrunde liegende Sprache die Variablen im RAM.
Erstellen Sie als Nächstes die Python-Skripte, um 198 Sensorknoten-2D-Positionen zu generieren, die gleichmäßig auf sechs Sektoren verteilt sind, und teilen Sie den kreisförmigen Bereich mit einem Radius von 50 Metern. Stellen Sie sicher, dass die 33 Sensorknoten innerhalb jedes Sektors zufällig durch eine Normalverteilung gestreut sind. Speichern Sie die 2D-Positionen in Textdateien für jeden Sektor unter der Namensschreibregel als posdata mit einfachem Anführungszeichen, plus Sektorunterstrich nein plus txt mit einfachem Anführungszeichen.
Unterteilen Sie den kreisförmigen Bereich mit einem Radius von 50 Metern in sechs Sektoren. Stellen Sie für den Sektorindex I die Pollänge für den j-ten Sensorknoten ein, indem Sie den angegebenen Befehl eingeben. Wenn der Sektorindex L ist, legen Sie den Winkelwert für den j-ten Sensorknoten fest.
Setzen Sie dann die kartesischen Koordinaten des j-ten Sensorknotens im i-ten Sektor. Um die Anfangsenergieniveaus für alle 198 Sensorknoten vorzubereiten, teilen Sie sie gleichmäßig auf, indem Sie der Hälfte der Sensorknoten eine Anfangsenergie von 0,5 Joule und der anderen Hälfte ein Joule zuweisen. Erstellen Sie ein Array, um das Energieniveau jedes Knotens zu speichern, und verwenden Sie eine Schleife, um Zellen, die in geraden Zahlen sequenziert sind, den Wert eins und den in ungeraden Zahlen sequenzierten Zellen den Wert 0,5 zuzuweisen.
Bereiten Sie als Nächstes ein funktionales Skript vor, um den Clusterkopf auszuwählen. Ermitteln Sie für jeden Sensorknoten eine Zufallszahl zwischen null und eins, die threshold_rm dem Zufall entspricht. zufällige Klammer.
Wenn threshold_RM kleiner als t_n ist, wählen Sie diesen Sensorknoten als Clusterkopf aus. Wählen Sie für jeden noncluster_head Knoten den nächstgelegenen Clusterkopf-Sensorknoten als Clusterkopf aus. Bereiten Sie die Befehlszeilen vor, um den Energieerschöpfungsprozess im gesamten Netzwerk für diese Runde zu berechnen.
Berechnen Sie abschließend die erforderlichen Übertragungsrundenmetriken. Um ein hybrides Quantenalgorithmusskript vorzubereiten, führen Sie das Auswahlverfahren in einer Schleife aus, um sicherzustellen, dass die Anzahl der Clusterköpfe sechs beträgt. Berechnen Sie anschließend für jeden der nicht cluster_head_valid Knoten die Entfernung zu jedem ausgewählten Clusterkopf und weisen Sie sie dem Clusterkopf zu, dessen Clustergröße sechs nicht überschritten hat und bei dem der Entfernungswert am geringsten war.
Bereiten Sie als Nächstes ein Unterfunktionsskript vor, in dem das Rooting-Optimierungsproblem pro Cluster gebildet und an die Dwave-API übermittelt wird. Berechnen Sie mithilfe eines Python-Skripts den Energieverbrauch im gesamten Netzwerk, um den Algorithmus nach Netzwerklebensdauer in Bezug auf die Anzahl der Übertragungsrunden quantitativ zu bewerten. Notieren Sie dann den Moment, in dem der erste Knoten und die Hälfte der Knoten entleert sind.
In dieser Studie wurde beobachtet, dass der hybride Quantenalgorithmus eine höhere Effizienz aufweist als der advanced_leach-Algorithmus. Die zeitliche Komplexität des hybriden Quantenalgorithmus und des hybriden Quantenalgorithmus, der den advanced_leach entspricht, werden hier ebenfalls gezeigt. Diese Methoden können in der objektiven Optimierung auf andere Systeme angewendet werden.
Zum Beispiel die Maschine-zu-Maschine-Kommunikation in der Fertigungsindustrie. Nach der Inhaltsphysik hat die Inhaltstheorie Probleme für jedes feste Spielsetting geebnet. Sie kann zu neuen sozialwissenschaftlichen und wirtschaftlichen Forschungen führen.
