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Adaptive source transmission rate algorithm for IoT network
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2025.127254.png)
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摘要
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物联网（IoT）网络中拥塞是一个不可避免的问题，因为其配备了非标准化设备。节点的多对一和携带至发送特性导致了拥塞。底层节点因内部网络参数不平衡而成为瓶颈，并面临严重的通信问题。本研究提出了一种自适应源传输速率优化算法，通过应用级联方式的非支配排序遗传算法III PID（N3PID）对比例积分微分（PID）控制器进行运行时精细调节，以解决这些问题。内部网络参数的最优调整源于克服了多样性不足、收敛缓慢和超调的缺点。N3PID由于高效的参数整定而提供更精确的响应。此外，最优修改后的参数传递给一个PID控制器，该控制器以误差（瞬时队列与预测队列之间的变化）作为输入，以优化源节点的传输速率。N3PID提高了收敛速度并加速了准确性。通过在Network Simulator软件中的仿真，评估了N3PID与PID、粒子群优化-神经网络PID（PNPID）、杜鹃模糊PID（CFPID）和神经网络PID（NNPID）的算法性能。实验结果表明，与NNPID相比，分组交付率提高了9.924%，平均时延显著降低了14.152%，分组丢失显著降低了12.311%，并将能耗最小化至5.899%。
Keyword:
Wireless sensor network
Proportional integral derivative
Congestion
NSGA-III
Internet of things
Optimization
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
引用论文
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