Localization with Particle Swarm Optimization, Continuous Time Ant Colony Algorithm and Vortex Search Algorithm Methods in Wireless Sensor Networks

Year 2021, Volume: 13 Issue: 2, 719 - 732, 18.06.2021

Feyza Nur Çakıcı Tolga Eren

https://doi.org/10.29137/umagd.947878

Abstract

Today, with the increase in usage areas of wireless sensor networks (KSA), it is becoming an important issue. Sensor nodes are used in many applications such as monitoring the movements of living thing in natüre, smart home systems, weather forecasts, military operations, health areas. As the usage areas of KSA’ s increase, it is important to determine the location of the sensors accurately, quickly and reliably. Determining the location of KSA’ s is considered as an optimization problem and many different optimization methods have been used to determine the with the least error. The article compares the results obtainde using Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization for Continuous Domains (ACOR) and Vortex Search Algorithm (GAA). It is applied to the test system in Matlab environment and the results are expressed in tables.

Keywords

“PSO, ACOR, VSO, Positioning problem in wireless sensor networks”

Kablosuz Sensör Ağlarında Parçacık Sürü Optimizasyonu, Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması ve Girdap Arama Algoritması Yöntemleri ile Konum Belirleme

Abstract

Günümüzde kablosuz sensör ağlarının (KSA) kullanım alanları artması ile birlikte önemli bir konu haline gelmektedir. Doğada bulunan canlıların hareketlerinin izlenmesi, akıllı ev sistemleri, hava durumu tahminleri, askeri operasyonlar, sağlık alanları gibi birçok uygulamalarda sensör düğümleri kullanılmaktadır. KSA’ ların kullanım alanları arttıkça sensörlerinin konumu doğru, hızlı ve güvenilir bir şekilde tespit edilmesi önemlidir. KSA’ ların konumu belirlenmesi optimizasyon problemi olarak ele alınmıştır ve en az hata ile belirlenmesi için birçok farklı optimizasyon yöntemleri kullanılmıştır. Makalede Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization-PSO), Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması (Ant Colony Optimization for Continuous Domains -ACOR) ve Girdap Arama Algoritması (Vortex Search Algorithm-VSO) kullanılarak elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Matlab ortamında test sistemine uygulanmış sonuçlar tablolar halinde ifade edilmiştir.

Keywords

“PSO, ACOR, VSO, Kablosuz sensör ağlar konum belirleme problemi”

References

• Aspnes, J., Eren, T. and Goldenberg, D. (2006). “A Theory of Network Localization. IEEE Transactions on Mobile Computing”, 5(12), pp. 1663–1678.
• Bacanin, N., Tuba, E., Zivkovic, M., Strumberger, I. and Tuba, M. (2019). “Whale Optimization Algorithm with Exploratory Move for Wireless Sensor Networks Localization”, International Conference on Hybrid Intelligent Systems, pp. 328-338.
• Bekçibaşı, U., Tenruh, M. (2012). Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Konum Saptama Teknikleri ve Mesafe Bağımlı Tekniklerde Dördüncü Çapa Yaklaşımı, Akademik Bilişim’12 - XIV. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 2012.
• Cui, H., Liang, Y., Zhou, C. and Cao, N. (2018) “Localization of Large-Scale Wireless Sensor Networks Using Niching Particle Swarm Optimization and Reliable Anchor Selection”, Hindawi Wireless Communications and Mobile Computing, pp.1-18, https://doi.org/10.1155/2018/2473875.
• Dalkılıç, G. ve Türkmen, F. (2002) “ Karınca kolonisi optimizasyonu”, YPBS2002–Yüksek Performanslı Bilişim Sempozyumu, Kocaeli, Ekim.
• Dariane, A.B. and Moradi, A.M. (2009) “Reservoir Operating by Ant Colony Optimization for Continuous Domains (ACOR) Case Study: Dez Reservoir”, International Journal of Mathematical, Physical and Engineering Sciences”, 3(2), pp.125-129.
• Doğan, B. ve Korürek, M. (2010) "EKG Vurularının Sürekli Zaman Karınca Koloni Optimizasyonu Yardımıyla Sınıflandırılması ECG Beat Classification Using Ant Colony Optimization for Continuous Domains", National Conference on Electrical, Electronics and Computer Engineering, Bursa, pp. 497-501.
• Doğan B. and Ölmez, T. (2015) “A new metaheuristic for numerical function optimization: Vortex Search algorithm, Information Sciences, 293, 125-145.
• Doğan, R. (2018) “KABLOSUZ SENSÖR AĞLARI İÇİN RSSI DEĞERİ İLE YAPAY SİNİR AĞI YAKLAŞIMLI KONUM BULMA”, Yüksek Lisans Tezi, Elazığ.
• Doğru, A.S., Temel, B. and Eren, T. (2019) “Kablosuz Sensör Ağlarında Konum Belirlemede Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Yarasa Algoritması Yöntemlerinin Karşılaştırılması, Uluslararası Mühendislik Araştırma Ve Geliştirme Dergisi, 11(3), 793-801.
• Dorigo M, Colorni A, Maniezzo V (1991) “Positive feedback as a search strategy”, Technical Report 91-016, Dipartimento di Elettronica, Politecnico di Milano, Milan, Italy.
• Eberhart, R. and Kennedy, J. (1995) “A New Optimizer Using Particle Swarm Theory”, Sixth International Symposium On Micro Machine And Human Science, pp. 39-43.
• Eren, T. (2016). Graph Invariants for Unique Localizability in Cooperative Localization of Wireless Sensor Networks: Rigidity Index and Redundancy Index, Ad Hoc Networks, 44, pp. 32-45, 2016.
• Eren, T., (2017) “The effects of random geometric graph structure and clustering on localizability of sensor networks”, International Journal of Distributed Sensor Networks, 13(12), 1-15.
• Eren, T., (2019) “Conditions for Unique Localizability in Cooperative Localization of Wireless ad hoc and Sensor Networks", Cooperative Localization and Navigation: Theory, Research and Practice, 31-48, Gao, C.(Ed.), Zhao, G. (Ed.), Fourati, H. (Ed.). Boca Raton: CRC Press (2019).
• Eren, T. Goldenberg, D. and Whiteley, W. (2004) “Rigidity, Computation and Randomization in Network Localization”, In Proceedings of the 2004 International Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (INFOCOM 2004), Hong Kong, pp. 2673–2684.
• Gangal, V. (2015) “ Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Algoritmalı Rotalama ile Enerji Etkin Rotalamanın İncelenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Goyal, S. and Patterh, M.S. (2015), “Flower Pollination Algorithm based Localization of Wireless Sensor Network”, 2nd International Conference on Recent Advances in Engineering & Computational Sciences (RAECS), doi:10.1109/RAECS.2015.7453299.
• Güngüneş, R., Ateş, V., Lüy, M. ve Eke, İ. (2019) “Doğrusal Olmayan Yüklere Sürekli Zaman Karınca Kolonisi Algoritması İle Optimal Değerli Kondansatör Seçimi ve Güç Kontrolü”, Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 11(3), 780-792, doi:10.291374/umagd.636390.
• Kannan, A.A., Mao, G. And Vucetic, B. (2006) “Simulated annealing based localization in wireless sensor network”, Journal of Computers, doi:10.4304/jcp.1.2.15-22.
• Karaboğa, D. (2004). Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları. Nobel Yayın Dağıtım, 2004
• Kennedy, J. And Eberhart, R. (1995) “Particle Swarm Optimization”, pp.1942-1948. Keskintürk, T. ve söyler, H. (2006) "GLOBAL KARINCA KOLONİSİ OPTİMİZASYONU", Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 21(4).
• Kızılkaplan, E., Eren, T. and Yalçınkaya, F. (2020) “Kablosuz Sensör Ağlarında Konum Belirlemede Sezgisel Algoritmaların Kuantum Davranışları ile Karşılaştırılması”, Uluslararsı Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi, 12(2), 587-602,doi:10.29137/umagd.746589.
• Kumar, A., Khosla, A., Saini, J.S. ve Singh, S. (2012) “Meta-Heuristic Range Based Node Localization Algorithm for Wireless Sensor Networks”, International Conference on Localization and GNSS, doi:10.1109/ICL-GNSS.2012.6253135.
• Ojha, V. K., Abraham, A. ve Snasel, V. (2017) "ACO for Continuous Function Optimization: A Performance Analysis", 14th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, (February 2015), pp. 145–150. doi: 10.1109/ISDA.2014.7066253.
• Özsağlam, M.Y. and Çunkaş, M. (2008) “Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması”, Politeknik Dergisi, 11(4), pp.299-305.
• Öztürk, C. (2016) “Yapay Arı Koloni Algoritması ile Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Lokalizasyon”, T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ KOORDİNASYON BİRİMİ, Proje No:FBA-12-4029.
• Poli, R., Kennedy, J. And Blackwell, T. (2007) “Particle swarm optimization”, Swarm Intell, pp. 33-57, doi:10.1007/s11721-007-0002-0.
• Ramson, S.R.J. and Moni, D.J. (2017) “Applications of Wireless Sensor Networks-A Survey”, Proceedings of IEEE International Conference on Innovations in Electrical, Electronics, Instrumentation and Media Technology, pp.325-329, doi:10.1109/ICIEEIMT.2017.8116858
• Rashid, H. and Turuk, A.K. (2013) “Localization of Wireless Sensor Networks Using a Single Anchor Node”, Wireless Personal Communications, 72(2), pp.975-986, doi:10.1007/s11277-013-1050-y.
• Reyes-Sierra, M. and Coello Coello, C.A. (2006) “Multi-Objective Particle Swarm Optimizers: A Survey of the State-of-the-Art”, International Journal of Computational Intelligence Research, 2(3), pp.287-308, doi:10.5019/j.ijcir.2006.68
• Sağ, T. (2020) “Çok Merkezli Girdap Arama Algoritması”, Düzce Üniversitesi Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 8, 1279-1294, doi:10.29130/dubited.644881.
• Shrivastava, A. and Bharti, P. (20115) “Localization Techniques for Wireless Sensor Networks”, International Journal of Computer Applications”, 16(12), pp.13-18.
• Singh, S.P. and Sharma, S.C. (2015) “Range Free Localization Techniques in Wireless Sensor Networks: A Review”, 3rd International Conference on Recent Trends in Computing, Procedia Computer Science, pp.7-16, doi:10.1016/j.procs.2015.07.357
• Socha, K. and Blum, C. (2007) “An ant colony optimization algorithm for continuous optimization: application to feed-forward neural network training”, Neural Comput& Applic, 16, pp. 235-247, doi:10.1007/s00521-007-0084-z.
• Socha, K. and Dorigo, M. (2008) “Ant colony optimization for continuous domains”, European Journal of Operational Research, 185, pp. 1155-1173, doi:10.1016/j.ejor.2006.06.046.
• Strumberg, I., Beko, M., Tuba, M., Minovic, M. and Bacanin, N. (2018) “Elephant herding optimization algorithm for wireless sensor network localization problem”, Technological Innovation for Resilient Systems, pp.175-184, doi:10.1007/978-3-319-785745_17.
• Wang, C., Chen, J., Sun, Y. and Shen, X.S. (2009) “Wireless Sensor Networks Localization With Isomap”, IEEE International Conference On Communications, pp. 28-32, doi:10.1109/ICC.2009.5199576.
• Wilson, R.J. (1995) “Introduction to Graph Theory”, Fourth edition.
• Xiao, J. and Li, L.P. (2011) “A hybrid ant colony optimization for continuous domains”, Expert Systems with Applications, 38, 11072-11077.
• Yıldırım, G. (2012) “Kablosuz Sensör Ağı İle Konum Belirleme Ve İzleme, Yüksek Lisans Tezi, Elazığ.