Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Review of Nature-inspired Methods for Wake-up Scheduling in Wireless Sensor Networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86096795" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86096795 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2015.07.007" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2015.07.007</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.swevo.2015.07.007" target="_blank" >10.1016/j.swevo.2015.07.007</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Review of Nature-inspired Methods for Wake-up Scheduling in Wireless Sensor Networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Over the last few decades, algorithms inspired by nature have matured into a widely used class of computing methods. They have shown the ability to adjust to variety of conditions, and have been frequently employed for solving complex, real-world optimization problems. They are especially suitable for problems that require adaptation, and that involve optimization of complex, distributed systems, operating in dynamic environments. Among other application domains, nature-inspired methods have been extensively used in the areas of networking in general, and wireless sensor networks in particular. Energy management and network lifetime optimization are two great research and implementation challenges for wireless sensor networks. Duty cycle management, synchronization, and wake-up scheduling are complementary approaches that facilitate this complex optimization process. This review focuses on the intersection of nature-inspired computing and wake-up scheduling algorithms for wireless sens

  • Název v anglickém jazyce

    Review of Nature-inspired Methods for Wake-up Scheduling in Wireless Sensor Networks

  • Popis výsledku anglicky

    Over the last few decades, algorithms inspired by nature have matured into a widely used class of computing methods. They have shown the ability to adjust to variety of conditions, and have been frequently employed for solving complex, real-world optimization problems. They are especially suitable for problems that require adaptation, and that involve optimization of complex, distributed systems, operating in dynamic environments. Among other application domains, nature-inspired methods have been extensively used in the areas of networking in general, and wireless sensor networks in particular. Energy management and network lifetime optimization are two great research and implementation challenges for wireless sensor networks. Duty cycle management, synchronization, and wake-up scheduling are complementary approaches that facilitate this complex optimization process. This review focuses on the intersection of nature-inspired computing and wake-up scheduling algorithms for wireless sens

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2015

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Swarm and Evolutionary Computation

  • ISSN

    2210-6502

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    25

  • Číslo periodika v rámci svazku

    25

  • Stát vydavatele periodika

    NL - Nizozemsko

  • Počet stran výsledku

    19

  • Strana od-do

    100-118

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-84952628955