Забезпечення ефективної моделі бездротових сенсорних мереж з використанням сценарію змінної кількості стоків на основі алгоритму рою частинок

Акбарірад, МДжава
Гаемі, Р
Nauka innov. 2019, 15(2):69-79
https://doi.org/10.15407/scin15.02.069
Рубрика: Cвіт інновацій
Мова: Англійська
Анотація: 
Вступ. Бездротова сенсорна мережа — це набір незалежних сенсорних вузлів, які розподілені певним чином для моніторингу та збору даних в географічному середовищі. Одним з їхніх функціональних завдань є спосіб розподілу вузлів у наборі датчиків з декількома стоками.
Проблематика. Основна проблема в цій галузі пов’язана з розділенням вузлів датчиків між стоками, що дозволить знизити споживання енергії та збільшити термін служби мережі. У зв’язку з природою проблеми розбиття сенсорної мережі з декількома стоками, пошуковий простір є надто великим і, з іншого боку, доведення того, що ця задача є NP-складною проблемою, зробило представлення остаточного рішення дуже складним.
Мета. Розробка рішення розподілу сенсорної мережі з декількома стоками.
Матеріали й методи. З огляду на широкий простір пошуку, в роботі використано алгоритм рою частинок. Для оцінки запропонованого підходу застосовано мову програмування MATLAB.
Результати. Запропонований підхід було розроблено з використанням критеріїв підрахунку кількості транзитних ділянок до стоку, а також кількості головок кластера сумарно з потужністю пошуку частинок в алгоритмі рою частинок.
Висновки. Вивчення отриманих результатів у вигляді двох критеріїв підрахунку кількості транзитних ділянок та кількості головок кластера з використанням сценарію змінної кількості стоків свідчить, що запропонований підхід дозволив поліпшити кількість транзитних ділянок відносно базового методу на 17%, а кількість головок кластера — на 59%.
Ключові слова: алгоритм рою частинок, бездротові сенсорні мережі, мульти-сток
Посилання: 
1. S‏.‏‎ Zafar, A Survey of Transport Layer Protocols for Wireless Sensor Networks, in: International ‎Journal of Computer Applications, New York, USA, November 2011.‎
2. Q. Wang, I. Balasingham, Wireless Sensor Networks - An Introduction, Wireless Sensor Networks: ‎Application - Centric Design, ISBN: 978-953-307-321-7, 2010.‎
https://doi.org/10.5772/13225
3. F. Hu, X. Cao, Wireless sensor networks: principles and practice. Boca Raton, FL, CRC Press, 2010.‎
4. Mohanasundaram, R., & Periasamy, P. S. (2015). Hybrid Swarm Intelligence Optimization Approach for ‎Optimal Data Storage Position Identification in Wireless Sensor Networks. The Scientific World Journal, 2015‎
https://doi.org/10.1155/2015/597486
5. Taruna, S., & Bhartiya, N. (2016). A Survey Paper on Computational Intelligence Approaches. In ‎Proceedings of the International Conference on Recent Cognizance in Wireless Communication & Image ‎Processing (pp. 609-617). Springer India.‎
https://doi.org/10.1007/978-81-322-2638-3_68
6. Azharuddin, M., & Jana, P. K. (2016). Particle swarm optimization for maximizing lifetime of wireless ‎sensor networks. Computers & Electrical Engineering, 51, 26-42.‎
https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2016.03.002
7. Kaur, S., & Singh, J. (2014). Optimization of Wireless Sensor Network Using PSO Algorithm. ‎optimization, 4, 5.‎
8. RejinaParvin, J., & Vasanthanayaki, C. (2015). Particle Swarm Optimization-Based Clustering by ‎Preventing Residual Nodes in Wireless Sensor Networks. IEEE sensors journal, 15(8), 4264-4274.‎
https://doi.org/10.1109/JSEN.2015.2416208
9. Obaidy, M. A., & Ayesh, A. (2015). Energy efficient algorithm for swarmed sensors networks. ‎Sustainable Computing: Informatics and Systems, 5, 54-63.‎
https://doi.org/10.1016/j.suscom.2014.09.004
10.‎ Tsai, C. W., Tsai, P. W., Pan, J. S., & Chao, H. C. (2015). Metaheuristics for the deployment problem of ‎WSN: A review. Microprocessors and Microsystems, 39(8), 1305-1317.‎
https://doi.org/10.1016/j.micpro.2015.07.003