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Private GIT Repository
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authorcouturie <couturie@extinction>
Thu, 15 Aug 2013 13:51:57 +0000 (15:51 +0200)
committercouturie <couturie@extinction>
Thu, 15 Aug 2013 13:51:57 +0000 (15:51 +0200)
bare_conf.tex

index 0804bff9b15bbdf0367d7ff4f870a21812b39371..50c500f56575a7657adac5892bc2e24436e47230 100755 (executable)
@@ -630,7 +630,7 @@ X_{j} \in \{0,1\}, &\forall j \in J
 The first group  of constraints indicates that some  primary point $p$
 should be covered by at least one  sensor and, if it is not always the
 case,  overcoverage  and  undercoverage  variables  help  balancing  the
-restriction  equation by taking  positive values.  There are  two main         %%RAPH restriction equations????
+restriction  equations by taking  positive values.  There are  two main         
 objectives.  First we limit the overcoverage of primary points in order to
 activate a minimum number of sensors.  Second we prevent the absence of monitoring on
  some parts of the subregion by  minimizing the undercoverage.   The
@@ -860,7 +860,7 @@ communications have a small impact on the network lifetime.
 A  sensor  node has  limited  energy  resources  and computing  power,
 therefore it is important that the proposed algorithm has the shortest
 possible execution  time. The energy of  a sensor node  must be mainly
-used   for  the  sensing   phase,  not   for  the   pre-sensing  ones.    %%RAPH: plusieurs phase de pre-sensing??
+used   for  the  sensing   phase,  not   for  the   pre-sensing  ones.   
 Table~\ref{table1} gives the average  execution times  in seconds
 on a laptop of the decision phase (solving of the optimization problem)
 during one  round.  They  are given for  the different  approaches and