Kuantum İşlemci Birimi Kullanarak Büyük Ölçekli Enerji Verimli Sensör Ağı Yönlendirme

Bu protokol, eski protokollerden daha enerji açısından daha akıllı olduğunu kanıtlıyor. İçerik bilgi işlem araştırması perspektifinden bakıldığında, bu protokol, gürültülü kübit sorununun mevcut darboğazının, içerik bilgi işlem teknolojisinin ticariliği için tavan tutmadığını göstermektedir. Bu teknikler, mevcut son teknoloji içerik hesaplama yöntemlerinin ağ sorunlarına uygulanmasının fizibilitesini göstermektedir.

Ayrıca, eski yöntemlere göre ağ sorunlarına içerik hesaplama yöntemlerinin uygulanmasının yararlarını sunar. Başlamak için, verilen bağlantıdan Ocean araçlarını indirin ve yükleyin. Terminalde, python space minus m space venv space ocean ve ardından ocean/bin/activate yazın.

Ardından, git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk yazın. git sonra cd space dwave-ocean-sdk ve ardından python space setup gelir. py alanı kurulumu.

Cplex'i indirip kurduktan sonra, terminalde pip space install space cplex yazın. Python programlama gösterimi betiğini kullanarak deneme yapılandırma parametrelerini ayarlayın. Komut dosyası yürütüldükten sonra, temel alınan dil, değişkenleri RAM'de depolamak için işleyecektir.

Ardından, altı sektöre eşit olarak dağılmış 198 sensör düğümü 2B konumu oluşturmak için Python komut dosyalarını oluşturun ve dairesel alanı 50 metrelik bir yarıçapla bölün. Her sektörde, 33 sensör düğümünün normal bir dağılımla rastgele dağıldığından emin olun. 2B konumları, her sektöre göre metin dosyalarına kaydedin Yazım kuralı adı altında, tek tırnak işaretli posdata, artı sektör alt çizgisi, artı tek tırnak ile txt yok.

50 metre yarıçaplı dairesel alanı altı sektöre ayırın. Sektör indeksi I için, belirtilen komutu girerek j. sensör düğümü için kutup uzunluğunu ayarlayın. Sektör indeksi L ise, j. sensör düğümü için açısal değeri ayarlayın.

Ardından, i. sektördeki j. sensör düğümünün Kartezyen koordinatlarını ayarlayın. 198 sensör düğümünün tümü için başlangıç enerji seviyelerini hazırlamak için, sensör düğümlerinin yarısına 0,5 jul ve diğer yarısına bir joule başlangıç enerjisi tahsis ederek bunları eşit olarak bölün. Her düğümün enerji seviyesini depolamak için bir dizi oluşturmaya devam edin ve çift sayılarla sıralanmış hücrelere bir değerini ve tek sayılarla sıralanmış hücrelere 0,5 değerini atamak için bir döngü kullanın.

Ardından, küme başlığını seçmek için işlevsel bir komut dosyası hazırlayın. Her sensör düğümü için, sıfır ile bir arasında rastgele bir sayı elde edin threshold_rm rastgeleye eşittir. rastgele parantez.

threshold_RM t_n'den küçükse, küme başlığı olarak bu algılayıcı düğümünü seçin. Her noncluster_head düğümü için, küme başı olarak kendisine en yakın küme başı algılayıcı düğümünü seçin. Bu tur için tüm ağdaki enerji tükenme sürecini hesaplamak için komut satırlarını hazırlayın.

Son olarak, gerekli iletim turu metriklerini hesaplayın. Karma bir kuantum algoritması betiği hazırlamak için, küme başı miktarının altı olduğundan emin olmak için seçim yordamını bir döngüde çalıştırın. Bunu takiben, cluster_head_valid olmayan düğümlerin her biri için, seçilen her küme başlığına olan mesafeyi hesaplayın ve küme boyutu altıyı aşmayan ve uzaklık değerinin en küçük olduğu küme başlığına atayın.

Ardından, küme başına köklendirme optimizasyon probleminin oluşturulduğu ve Dwave API'sine gönderildiği bir alt işlev komut dosyası hazırlayın. Python komut dosyasını kullanarak, algoritmayı iletim turlarının sayısı açısından ağ ömrüne göre nicel olarak değerlendirmek için tüm ağdaki enerji tükenmesini hesaplayın. Ardından, ilk düğümün boşaltıldığı ve düğümlerin yarısının boşaltıldığı anı kaydedin.

Bu çalışmada hibrit kuantum algoritmasının advanced_leach algoritmasına göre daha fazla verimliliğe sahip olduğu görülmüştür. Hibrit kuantum algoritmasının zaman karmaşıklığı ve advanced_leach uyumlu hibrit kuantum algoritması da burada gösterilmektedir. Bu yöntemler, objektif optimizasyonda diğer sistemlere uygulanabilir.

Örneğin, imalat sanayinde makineler arası iletişim. İçerik fiziğine göre, içerik teorisi her sabit oyun ortamı için sorunlar yaratmıştır. Sosyal bilimler ve ekonomi alanında yeni araştırmalara yol açabilir.