Name: large scale energy efficient sensor network routing using a quantum processor unit
Uploaded: 2023-09-08T14:35:00
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Die Arbeit wird vom Engineering and Physical Sciences Research Council of the UK (EPSRC) unter der Fördernummer EP/W032643/1 unterstützt.

1. Einrichten der Dwave Ocean Environment
<ol><li>Laden Sie die Ozean-Tools über den folgenden Link herunter und installieren Sie sie: https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html<ol><li>Geben Sie am Terminal python -m venv ocean ein.</li>
		<li>Geben Sie am Terminal . ocean/bin/activate ein, wie in Abbildung 1 dargestellt.</li>
		<li>Geben Sie im Terminal git clone https://github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sd...

<ol>
	<li>Chen, J., Date, P., Chancellor, N., Atiquazzaman, M., Cormac, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Controller-based+energy-aware+wireless+sensor+network+routing+using+quantum+algorithms.">Controller-based energy-aware wireless sensor network routing using quantum algorithms.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 3, 1-12 (2022).</li><li>Lin, H., Uster, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exact+and+heuristic+algorithms+for+data-gathering+cluster-based+wireless+sensor+network+design+problem.">Exact and heuristic algorithms for data-gathering cluster-based wireless sensor network design problem.</a> IEEE/ACM Transactions on Networking. 22 (3), 903-916 (2014).</li><li>Zhou, Y., Wang, N., Xiang, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clustering+hierarchy+protocol+in+wireless+sensor+networks+using+an+improved+PSO+algorithm.">Clustering hierarchy protocol in wireless sensor networks using an improved PSO algorithm.</a> IEEE Access. 5, 2241-2253 (2017).</li><li>Seah, W. K. G., Mak, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+long+is+the+lifetime+of+a+wireless+sensor+network.">How long is the lifetime of a wireless sensor network.</a> , 763-770 (2009).</li><li>Salahud din, M., Rehman, M. A. U., Ullah, R., Park, C., Kim, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+network+lifetime+enhancement+of+resource+constrained+IoT+devices+in+heterogeneous+wireless+sensor+networks+Sensors.">Towards network lifetime enhancement of resource constrained IoT devices in heterogeneous wireless sensor networks Sensors.</a> 20, 4156 (2020).</li><li>Wu, W., Xiong, N., Wu, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+clustering+algorithm+based+on+energy+consumption+in+wireless+sensor+networks.">Improved clustering algorithm based on energy consumption in wireless sensor networks.</a> IET Network. 6 (3), 7-53 (2017).</li><li>Kumar, N., Kumar, V., Ali, T., Ayaz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prolong+network+lifetime+in+the+wireless+sensor+networks:+An+improved+approach.">Prolong network lifetime in the wireless sensor networks: An improved approach.</a> Arabian Journal for Science and Engineering. 46, 3631-3651 (2021).</li><li>Faris, H., Aljarah, I., Al-Betar, M. 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S., Wang, X., Hawbani, A., Alsamhi, S., Aziz, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Routing+protocols+classification+for+underwater+wireless+sensor+networks+based+on+localization+and+mobility.">Routing protocols classification for underwater wireless sensor networks based on localization and mobility.</a> Wireless Networks. 28, 797-826 (2022).</li><li>Garcia-Martin, E., Rodrigues, C. F., Riley, G., Grahn, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimation+of+energy+consumption+in+machine+learning.">Estimation of energy consumption in machine learning.</a> Journal of Parallel Distributed Computing. 134, 75-88 (2019).</li><li>Egger, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantum+computing+for+finance:+State-of-the-art+and+future+prospects.">Quantum computing for finance: State-of-the-art and future prospects.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 1, 1-24 (2020).</li><li>Rasool, R. U., Ahmad, H. F., Rafique, W., Qayyum, A., Qadir, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantum+computing+for+healthcare+:+A+review.">Quantum computing for healthcare : A review.</a> TechRxiv. , (2021).</li></ol>

Der derzeitige Stand der Technik kommerzieller Quantenprozessor kann bei Rechenproblemen jeder Netzwerktopologieeingesetzt werden 1. Die Anwendung von Quantenprozessoren ist nicht durch die Anzahl der physikalischen Qbits eingeschränkt, die einer der Quantenprozessoren implementieren konnte. 
Im Bereich der Verlängerung der Lebensdauer von Sensornetzwerken zeigen die Ergebnisse einen Fortschritt in der Methode, um durch den Einsatz eines Quantenprozessors eine noch l?...

Die Energieeinsparung in Sensornetzwerken war ein sehr kritisches Thema in Design1. Klassische Methoden gehen das Problem in der Regel mit einem Ad-hoc-Ansatzan 2,3,4,5,6. Diese Methoden emulieren jedoch die Sensorknoten als individuell verwaltete intelligente Assets, die auch zusammenarbeiten könnten, um sowohl den Interessen des Einzelnen als auch der Gemeinschaft zu dienen. Aufgrund des volatilen Umfelds, in dem Sensoren arbeiten, werden in einigen Arbeiten zufällige Algorithmen eingeführt, um die Unsicherheiten in der Umgebung zu erfassen, während in anderen die Biointelligenz verwendet wird, um heuristische Algorithmen zu entwickeln, die mit gesundem Menschenverstand akzeptable Ergebnisse erzielen könnten7. Zur weiteren Veranschaulichung: Für diese Zufallsalgorithmen sind die Umgebungsunsicherheiten einerseits möglicherweise nicht so zufällig wie die von einer klassischen CPU erzeugte Zufallssequenz, andererseits, selbst wenn die Umgebungsunsicherheiten absolut zufällig sind, können sie nicht von dem von der klassischen CPU erzeugten Zufallsprozesssimulator erfasst werden. Für diese Bio-Intelligenz-Algorithmen wurde erstens keine rigorose mathematische Analyse abgeleitet, um einen konzeptionellen Beweis zu erbringen, zweitens kann die Konvergenz zur Wahrheit oder die Fehlertoleranzgrenze nur unter Berücksichtigung einer informierten Grundwahrheit konfiguriert werden - obwohl eine beträchtliche Anzahl von Arbeiten in der Literatur bis zu einem gewissen Grad gezeigt hat, dass diese heuristischen Algorithmen funktionieren. Zum einen werden diese Algorithmen anhand klar definierter Anwendungsszenarien analysiert (nicht simuliert), sie hören bei bestimmten Kriterien auf, über die es sich in der weiteren Forschung noch zu überlegen lohnt, zum anderen wurde ein Großteil der Algorithmen, wie bereits erwähnt, nicht gegen Softwaresimulationen validiert, die leichter in den Mikroprozessoren eingesetzt werden können, die einen Sensor zu seinem Wesen machen8.
Maschinelles Lernen (ML) wird hier nicht berücksichtigt, da es Datenanalysen einsetzen muss, die eine relativ große Menge an Rechenleistung erfordern, die in Sensorgeräten nicht tragbar ist9.
Um die oben genannten Bedenken auszuräumen, stellen wir einen hybriden Quantenalgorithmus zur Verfügung. Der Algorithmus ist insofern hybrid, als der Mechanismus zur Auswahl des Clusterkopfes mithilfe eines klassischen Zufallsalgorithmus während der Routing-Berechnungen implementiert wird, die mit einem Quantenprozessor durchgeführt werden, sobald die Netzwerktopologie eingerichtet ist. Die Methode wird wie folgt begründet: (1) Wie im ersten Absatz bezüglich der Umweltunsicherheiten diskutiert, wollen wir nicht weiter versuchen, einen Quantensequenzgenerator anzuwenden, um die Umweltdynamik zu erfassen, da sie historisch rückverfolgbar sein könnte. Die historisch nachvollziehbare Umweltdynamik wurde durch verschiedene Forschungsarbeiten im Bereich des maschinellen Lernens in der Netzwerkwissenschaft begründet. Für die aktuelle Phase bleiben wir beim klassischen Ansatz. (2) Die exakte Methode, die sich auf eine abstrakte mathematische Analyse stützt, garantiert, dass man zur Grundwahrheit gelangt. Die quantenexperimentelle Physik wurde bisher von der physikalischen Mathematik in hohem Maße unterstützt. Darüber hinaus gibt es Algorithmusanwendungen wie den Shor-Algorithmus10 , um diese abgerundete Theorie zu beweisen.
Im Folgenden finden Sie eine ausreichende Menge an Literaturübersicht zum Vergleich. Das vorgeschlagene HEESR-Protokoll11 hat nachweisbare Vorzüge in Bezug auf die Ergebnisse, aber die Autoren haben die Konfigurationsparameter der Simulation gut spezifiziert, z. B. die genaue Zufallsverteilungsfunktion der Knotenposition, die richtige Ausrichtung des Clusterkopfprozentsatzes p (0,2%) und den Skalierungsparameter für die Verteilung des Energieniveaus (1-2 Joule) zwischen den Knoten a_i. Es untersagte dem Verfasser, die Versuche weiter zu duplizieren und den Vergleich durchzuführen. Der Power-Routing-Mechanismus12 verwendet das Kurvenanpassungsverfahren, um konvergente kontinuierliche Funktionen aus diskreten Datensätzen zu approximieren, die aus einem nicht spezifizierten Sample-Raum für Determinanten erhalten wurden, die den Entscheidungsprozess des optimalen Netzwerk-Routings beeinflussen. Das Kurvenanpassungsverfahren13 erfordert vorherige Informationen über die Netzwerktopologie. Unter realen Umständen sind möglicherweise keine Vorabinformationen verfügbar. Selbst wenn Vorabinformationen vorhanden sind, ist die Netzwerktopologie möglicherweise nicht regelmäßig genug, um auf Anpassungskurven abgebildet werden zu können, die eine ableitbare Berechnung ermöglichen. Der gleichen Logik folgend, hat das DORAF-Protokoll14 nicht begründet, wie und warum die Boltzmann-Funktion und die Logistikfunktion zur Approximation der Netzwerkdeterminanten verwendet werden sollen. Ismail et al.15 haben eine solide Referenz für zukünftige Forschungsbemühungen zur energieeffizienten Gestaltung von Routing-Protokollen im Unterwassernetzwerk geliefert.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Dell Laptop</td>
			<td>Dell</td>
			<td>N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ubuntu 18.04.6 LTS</td>
			<td>Canonical Ltd</td>
			<td>18.04.6 LTS</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Python3.8</td>
			<td>Python Software Foundation</td>
			<td>3.8.0</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dwave QPU</td>
			<td>Dwave</td>
			<td>https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

large scale energy efficient sensor network routing using a quantum processor unit

Die Methode der Energieeinsparung von Sensornetzwerken, die eine Mischung aus klassischem Computer und Quantenprozessor ist, hat sich als leistungsfähiger erwiesen als der heuristische Algorithmus mit einem klassischen Computer. In diesem Manuskript wird der technische Kontext für die Bedeutung der Methode dargestellt und begründet. Anschließend werden die Versuchsschritte in einem Arbeitsablauf demonstriert und bei Bedarf mit Illustrationen versehen. Die Methode wurde durch positive Ergebnisse in einem zufällig generierten Stichprobensatz von Netzwerktopologien validiert. Die erfolgreichen experimentellen Ergebnisse dieser Methode haben einen besseren Ansatz für Probleme zur Maximierung der Lebensdauer von Sensornetzwerken geliefert und gezeigt, dass der derzeitige Stand der Technik Quantenprozessoren in der Lage ist, große praktische technische Probleme mit Vorzügen zu lösen, die die aktuellen Methoden in der Literatur außer Kraft setzen. Mit anderen Worten, der Quantenvorteil kann nach bestem Wissen und Gewissen ausgenutzt werden. Es ist über das Stadium des Proof of Concept zum Nachweis der Machbarkeit übergegangen.

Die Ergebnisse einer Ausführungsstichprobe sind in Tabelle 2, Tabelle 3 und Tabelle 4 dargestellt. Die detaillierten Datasets für die drei Datenbatches sind im Ordner "Ergänzende Daten 1 " verfügbar.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td colspan="3">Datensatz 1</td>
		</tr><tr><td>198 Knoten in einem kreisförmigen Bereich mit einem Radius von 50m</td>
			<td>Hybr...

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Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit

Diese Studie bietet eine Methode, um eine Quantenprozessoreinheit zu verwenden, um die Routen für verschiedene Verkehrsdynamiken zu berechnen, die klassische Methoden in der Literatur übertreffen, um die Lebensdauer des Netzwerks zu maximieren.

Energieeffizientes Sensornetzwerk-Routing in großem Maßstab mit einer Quantenprozessoreinheit

The sensor network energy conservation method, which is a usage hybrid of a classical computer and quantum processor, has proved to perform better than ...

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.

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