KABLOSUZ ALGILAYICI AĞLARDA KAPSAMA ALANININ ÇOK AMAÇLI EVRİMSEL ALGORİTMALAR İLE ARTIRILMASI
Öz
Kablosuz Algılayıcı Ağlarda (KAA) algılayıcı düğümlerin sahaya dağıtımı üzerinde durulması gereken önemli konulardan biridir. Uygun bir dağıtım ile yönlendirme, veri füzyonu, iletişim gibi KAA’daki problemlerin karmaşıklığı azaltılabilmektedir. Mobil KAA’lardaki (MKAA) düğümler hareket yetenekleri sayesinde ağ içerisinde yer değiştirebilmektedir. Dağıtımın optimizasyonu ile yer değiştirmeden dolayı tüketilen enerji minimize edilerek KAA’ların yaşam süreleri uzatılabilmektedir. Bu makalede uygun dağıtım senaryolarının bulunabilmesi için son zamanlarda geliştirilen çok amaçlı evrimsel algoritmalardan ayrıştırmaya dayalı çok amaçlı evrimsel algoritma (MOEA/D) ve hızlı ve elitist çok amaçlı genetik algoritma (NSGA-II) kullanılmaktadır. Bu çok amaçlı evrimsel algoritmalar ile mobil düğümlerin uygun olarak yer değiştirmesi sağlanarak kapsama alanının maksimize edilmesi ve algılayıcıların ilk pozisyonlarından son pozisyonlarına kadar aldıkları yol hesaplanarak yer değiştirme için gerekli olan enerjinin minimize edilmesi amaçlanmaktadır. Benzetim çalışmaları sonuçları domine-edilemeyen çözümlerin algılayıcıların yer değiştirme mesafeleri ile kapsanan alan arasında bir ödünleşime sahip olduğunu açıkça ortaya koymaktadır.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Howard, A., Mataric, M. J. ve Sukhatme, G. S., “Mobile Sensor Network Deployment using Potential Fields: A Distributed, Scalable Solution to the Area Coverage Problem", In Proceedings of the 6th International Symposium on Distributed Autonomous Robotics Systems (DARS02), Fukuoka, 299-308, June 25-27 2002.
- Zou, Y. ve Chakrabarty, K., “Sensor Deployment and Target Localization Based on Virtual Fources”, Proc. IEEE INFOCOM, Cilt 2, 1293-1302, 2003.
- Wang, G., Cao, G. ve La Porta, T. F., “Movement-Assisted Sensor Deployment”, IEEE INFOCOM, Cilt 4, 2469-2479, 2004.
- Pac, M. R., Erkmen, A. M. ve Erkmen, İ., “Scalable Self-Deployment of Mobile Sensor Networks: A Fluid Dynamics Approach”, Proceeding of 2006 IEEE/RSJ International Conference on intelligent Robots and Systems, 1446-1451, 2006.
- Chang, R.-S. ve Wang, S.-H., “Self-Deployment by Density Control in Sensor Networks”, IEEE Transactions on Vehicular Technology, Cilt 57, 1745-1755, 2008.
- Cardei, M., Thai, M. T., Li, Y. ve Wu, W., “Energy-Efficient Target Coverage in Wireless Sensor Networks”, IEEE INFOCOM’05, Cilt 3, 1976-1984, 2005.
- Jia, J., Chen, J., Chang, G., Wen, Y. ve Song, J., “Multi-objective optimization for coverage control in wireless sensor network with adjustable sensing radius”, Computers and Mathematics with Applications, Cilt 57, 1767-1775, 2009.
- Konstantinidis, A., Yang, K., Zhang, Q. ve Zeinalipour-Yazti, D., “A multi-objective evolutionary algorithm for the deployment and power assignment problem in wireless sensor networks”, Computer Networks, Cilt 54, 960–976, 2010.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
-
Yayımlanma Tarihi
30 Haziran 2015
Gönderilme Tarihi
30 Haziran 2015
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2015 Cilt: 30 Sayı: 2
Cited By
Fırçasız DA motorunun hız kontrolünde PI katsayılarının Pareto tabanlı çok amaçlı optimizasyonu
Balıkesir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi
https://doi.org/10.25092/baunfbed.468544PARÇALI HÜCRESEL GENETİK ALGORİTMA İLE İNSANSIZ HAVA ARACI PERFORMANSINA DAYALI YOL PLANLAMA
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1156817