このプロトコルは、従来のプロトコルよりもエネルギー面で優れていることが証明されています。コンテンツコンピューティング研究の観点から、このプロトコルは、ノイズの多い量子ビット問題の現在のボトルネックが、コンテンツコンピューティング技術の商業性に上限を設けていないことを示しています。この手法は、現在の最先端のコンテンツコンピューティング手法をネットワーク問題に適用することの実現可能性を示しています。
さらに、従来の方法よりも、ネットワークの問題にコンテンツコンピューティングの手法を適用することのメリットを提示します。まず、指定されたリンクからOceanツールをダウンロードしてインストールします。ターミナルで、python space minus m space venv space oceanと入力し、ocean/bin/activateと入力します。
次に、git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdkと入力します。git で cd space dwave-ocean-sdk を実行し、続いて python space setup を実行します。py space installを実行します。
Cplex をダウンロードしてインストールした後、ターミナルで pip space install space cplex と入力します。Python プログラミング表記スクリプトを使用して、実験構成パラメーターを設定します。スクリプトが実行されると、基盤となる言語が処理して変数をRAMに格納します。
次に、Python スクリプトを作成して、6 つのセクターに均等に分散した 198 個のセンサー ノードの 2D 位置を生成し、半径 50 メートルの円形エリアを分割します。各セクター内で、33個のセンサーノードが正規分布によってランダムに散在していることを確認します。名前のスペル ルールの下で、各セクターごとに 2D 位置を、単一引用符付きの posdata、プラス セクター アンダースコア no プラス txt (単一引用符付き) としてテキスト ファイルに保存します。
半径 50 メートルの円形エリアを 6 つのセクターに分割します。セクター インデックス I の場合、指示されたコマンドを入力して、j 番目のセンサー ノードの極長を設定します。セクター インデックスが L の場合、j 番目のセンサー ノードの角度値を設定します。
次に、i番目のセクターのj番目のセンサーノードの直交座標を設定します。198個のセンサーノードすべての初期エネルギー準位を準備するには、センサーノードの半分に0.5ジュール、残りの半分に1ジュールの初期エネルギーを割り当てて、それらを均等に分割します。各ノードのエネルギー準位を格納する配列の作成に進み、ループを使用して、偶数でシーケンスされたセルに1の値、奇数でシーケンスされたセルに0.5の値を割り当てます。
次に、クラスタヘッドを選択するための機能スクリプトを用意します。各センサー ノードについて、0 から 1 までの乱数threshold_rm random に等しくなります。ランダムな括弧。
threshold_RMが t_n 未満の場合は、このセンサー ノードをクラスター ヘッドとして選択します。noncluster_head ノードごとに、それに最も近いクラスター ヘッド センサー ノードをクラスター ヘッドとして選択します。コマンドラインを準備して、このラウンドのネットワーク全体のエネルギー枯渇プロセスを計算します。
最後に、必要な送信ラウンド メトリックを計算します。ハイブリッド量子アルゴリズム スクリプトを準備するには、選択手順をループで実行して、クラスター ヘッドの数が 6 になるようにします。これに続いて、cluster_head_valid以外のノードごとに、選択した各クラスター ヘッドまでの距離を計算し、クラスター サイズが 6 を超えておらず、距離値が最小のクラスター ヘッドに割り当てます。
次に、クラスタごとのルート最適化問題を形成し、Dwave APIに送信するサブファンクションスクリプトを準備します。Pythonスクリプトを用いて、ネットワーク全体のエネルギー枯渇量を計算し、ネットワーク寿命別に伝送ラウンド数でアルゴリズムを定量的に評価します。次に、最初のノードが排出された瞬間と、ノードの半分が排出された瞬間を記録します。
この研究では、ハイブリッド量子アルゴリズムがadvanced_leachアルゴリズムよりも効率が高いことが観察されました。ハイブリッド量子アルゴリズムの時間計算量と、advanced_leachに準拠するハイブリッド量子アルゴリズムもここに示します。これらの手法は、客観的な最適化において他のシステムに適用できます。
例えば、製造業における機械間通信です。コンテンツ物理学によれば、インコンテンツ理論は、固定されたゲーム設定ごとに問題を引き起こしてきました。それは社会科学と経済学の新しい研究につながる可能性があります。
