Modeling of task allocation in wireless sensor actors networks to increase actors' utilization using GSPN
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 618
فایل این مقاله در 6 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
KBEI02_218
تاریخ نمایه سازی: 5 بهمن 1395
چکیده مقاله:
Unresolved challenges in scheduling and allocation of tasks to actors in Wireless Sensor Actor Networks (WSANs) have led to lower than expected efficiency of these networks. Since actors in a WSAN may have various capabilities in performing allocated tasks, applying proper scheduling policies can improve the performance of network. The aim of this paper is to maximize total utilization of actors in performing tasks within WSAN. We proposed a Generalized Stochastic Petri Net (GSPN) model to show the task allocation policy applied by the network sink. Then, to achieve maximum actors' utilization, the arrival rate of tasks for each actor should be calculated based on the capability of that actor. Steady state analyzing of the GSPN model and calculating the task dispatching weights at each of the actors, task arrival rates is figured out. The results of applying the proposed GSPN to model allocation of tasks to actors in a typical WSAN demonstrate the applicability of the model
کلیدواژه ها:
Wireless Sensor Actor Network ، Task allocation ، Generalized Stochastic Petri nets ، Actors' Utilization
نویسندگان
Morteza Okhovvat
School Computer Engineering Iran University of Science and Technology Tehran, Iran
MohammadReza Kangavari
School Computer Engineering Iran University of Science and Technology Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :