Many routing schemes [4] and [5] ha

Many routing schemes [4] and [5] have been proposed to address QoS requirements. In most of these schemes, only one of the desired objectives is optimized, while others are assumed as problems’ constraints [6]. In certain applications, a meta-heuristic approach [7] and [8] using a multi-objective optimization (MO) algorithms that can provide several optimal solutions may be preferred, since single design objective algorithms ignore other relevant objectives. By considering all objectives simultaneously, a set of optimal solutions can be generated, also known as the Pareto solutions [9] of the multi-objective problem. It is also known from [10] that finding optimal routes for multiple objectives in networks (multi-constrained QoS routing), is a NP-complete problem, hence efficient heuristic search algorithms based on reduced-complexity Evolutionary Algorithms (EAs) [11] are necessary.

The Expected Transmission Count (ETX) [12] metric is an estimation of the expected total number of transmissions (including retransmissions) required to deliver a packet to the destination node successfully. ETX allows finding high throughput paths on a multi-hop wireless network, and incorporates the effects of link loss ratios, asymmetry in the loss ratios between the two directions of each link, and the interference among the successive links of a path.

This paper proposes a new multi-objective approach for the WMSN routing problem that takes into account QoS parameters such as delay and ETX. A comparison of the proposed approach with two alternative routing protocols was also presented.

The rest of this paper is organized as follows. Section 2 discusses related work. Section 3 presents the WMSN routing problem formulation. Section 4 presents the multi-objective optimization concept, formulation and our Strength Pareto Evolutionary Algorithm (SPEA) implementation used to solve the problem. 5 and 6 present the simulation model and results respectively. Finally, Section 7 presents conclusions and future work.

結果 (繁體中文) 1:

為滿足 QoS 需求提出了許多路由方案 [4] 和 [5]。在大多數這些方案，只有一個預期的目標進行了優化，而其他人都假定作為問題的約束條件 [6]。在某些應用程式的元啟發式方法 [7]，[8] 使用可以提供幾個最優解可能是首選，以來單一的設計目標演算法忽略其他有關目標的多目標優化 (MO) 演算法。通過同時考慮所有的目標，可以生成最優解集的也被稱為帕累托解 [9] 的多目標問題。也眾所周知是從 [10] 尋找 (多約束 QoS 路由選擇)，網路中的多個目標的最佳路線是一個 NP 完全問題，因此有必要用高效的啟發式搜索演算法的基礎減少複雜性進化演算法 (EAs) [11]。預期傳輸計數 (ETX) [12] 度量是總數的估計預期 （包括重傳） 變速箱需要成功地傳遞到目標節點的資料包。ETX 允許對多跳無線網路中，發現高輸送量的路徑，並採用連結賠付率，在兩個方向的每一個環節，與連續的聯繫中的一個路徑干擾損失比率不對稱的影響。考慮到時延和 ETX 等 QoS 參數 WMSN 路由問題，提出了一種新的多目標方法。此外介紹了與兩個替代路由式通訊協定演算法比較。本文的其餘部分是有組織如下。第 2 節討論了相關的工作。第 3 部分提出 WMSN 路由問題的公式。第四節給的多目標優化的概念、 制定和用來解決這個問題我們實力帕累托進化演算法 （說） 執行。5 和 6 分別提出的模擬模型和結果。最後，節 7 提出結論和今後的工作。

結果 (繁體中文) 2:

許多路由方案[4]和[5]已經提出來解決QoS要求。在大多數這些計劃，只是期望的目標之一是優化的，而另一些則假定為問題“約束[6]。在某些應用中，一元啟發式方法[7]和[8]利用多目標優化（MO）算法，可以提供若干最佳解決方案可能是優選的，因為單一的設計目標的算法忽略其他相關目標。通過同時考慮所有的目標，可以產生一組最佳的解決方案，也被稱為Pareto解多目標問題的[9]。它也是由公知的[10]，尋找對多目標優化的路由在網絡（多約束QoS路由），是一個NP完全問題的基礎上，降低的複雜性進化算法（EAS），因此有效的啟發式搜索算法[11]是必要的。預期傳輸計數（ETX）[12]指標是成功交付分組到目的地節點需要傳輸（包括重傳）的預期總數的估計。ETX允許找到一個多跳無線網絡中的高通量路徑，並採用鏈接損失率，不對稱性在每個鏈路的兩個方向之間的損失率的影響，以及一個路徑的連續鏈路之間的干擾。本文提出為考慮到QoS參數，如延遲和ETX的WMSN路由問題一個新的多目標的方法。有兩種可供選擇的路由協議所提出的方法的比較還介紹，本文的其餘部分安排如下。第2節討論相關工作。第3節介紹了WMSN路由問題制定。第4節介紹用於解決問題的多目標優化的理念，制定和我們的實力帕累托進化算法（SPEA）實現。圖5和6分別展示了仿真模型和結果。最後，第7節提出了結論和未來的工作。

結果 (繁體中文) 3:

許多路由方案[ 4 ]和[ 5 ]已提出以解决服務質量要求。在大多數的這些方案中，只有一個所需的目標是優化的，而其他人被假定為問題的約束[ 6 ]。在某些應用中，元啟發式方法[ 7 ]和[ 8 ]使用一個多目標優化算灋，可以提供幾個最佳的解決方案可能是優選的，因為單一的設計目標算灋忽略其他相關目標。通過同時考慮所有的目標，一組最優的解決方案，可以產生，也被稱為帕累托解決方案[ 9 ]的多目標問題。也正是從[ 10 ]稱，發現網絡中的多目標優化的路線（多約束QoS路由），是一個NP完全問題，囙此有效的啟發式蒐索算灋的基礎上，降低了複雜性的進化演算法（EAS）[ 11 ]是必要的。期望傳輸次數（ETX）[ 12 ]度量是預期的傳輸的總個數的估計（包括重傳）需要提供一個數据包到目的節點成功。ETX可以找到一個無線多跳網絡的高輸送量的路徑，並採用連結損耗比率的影響，在每個連結的兩個方向之間的損失比不對稱，和干擾的連續路徑之間的聯系。本文提出的無線多媒體感測器網路路由問題，考慮QoS參數的延遲與ETX這樣一種新的多目標的方法。還提出了一種比較的建議的方法與替代路由式通訊協定。本文的其餘部分組織如下。2節討論有關工作。3部分介紹了無線多媒體感測器網路路由問題。4部分介紹了多目標優化的概念，製定我們的强度帕累托進化演算法（SPEA）實現解决問題。5和6分別提出了模擬模型和模擬結果。最後，第7節提出結論和未來的工作。