Survey on Analysis of Meta-Heuristic Optimization methodologies for node Network Environment

机译：节点网络环境的元启发式优化方法分析研究综述

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There have been diverse issues in the field of VANETs which grabbed the attention of the researchers to further analyze the intensity of the issues. One such pioneer issue was the delivery of the warning messages to the vehicles which is present in Non Line of Sight (NLOS) region. The major problem that must be taken into account is channel contention which must be considered in congested environment. So, there is major setback to researchers for designing an effective localization algorithm to broadcast the emergency message to the vehicles which is in NLOS by improving the data delivery rate, minimizing delay and increased channel utilization. Many researchers have focused on the optimization methodologies which are found to satisfy the requirements and it is found to be an effective way to localize the nodes. This paper focuses on the various meta-heuristic methodologies devised by the researchers in localization. It also makes a brief comparison of the meta-heuristic approaches used for localizing and their advantages and demerits.

机译：在VANET领域有不同的问题，抓住了研究人员的注意力，进一步分析了问题的强度。一个这样的先驱问题是将警告消息交付给存在于非视线（NLOS）区域中存在的车辆。必须考虑到的主要问题是必须在拥挤环境中考虑的渠道争用。因此，通过提高数据传送速率，最小化延迟和增加的信道利用率，对研究有效的本地化算法将紧急消息广播到NLO中的车辆的车辆具有主要挫折。许多研究人员专注于发现满足要求的优化方法，并且发现是本地化节点的有效方法。本文重点介绍了研究人员在本地化方面设计的各种荟萃启发式方法。它还简要比较了用于本地化的荟萃启发式方法及其优势和缺点。

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来源
《International Conference on Computer Communication and Informatics》|2019年|1-4|共4页
会议地点
作者
R. Kaviarasan; A. Amuthan;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Optimization; Heuristic algorithms; Particle swarm optimization; Vehicles; Accidents; Genetic algorithms; Base stations;

机译：优化;启发式算法;粒子群优化;车辆;事故;遗传算法;基站;

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