Research Article
BibTex RIS Cite

Localization with Particle Swarm Optimization, Continuous Time Ant Colony Algorithm, Vortex Search Algorithm, Invasive Weed Optimization Algorithms with Wireless Sensor Networks and K-Connectivity Analysis

Year 2021, Volume: 13 Issue: 3, 242 - 255, 31.12.2021

Abstract

Wireless sensor networks (WSN) are used in many different fields. It is important to determine the location of the information received so that the information becomes meaningful in the applied areas. Different methods have been used to determine the location of WSN’s. Even if any of the nodes in the WSN are disabled, communication in the network shouldn’t be disrupted. In this case, k-connectivity is an important point for the network. In the article, Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization for Continuous Domains (ACOR), Vortex Search Algorithm (VSA), and Invasive Weed Optimization (IWO) the location of the sensor nodes are determined using. The k-connectivity is calculated based on the transmission distance (R). The average error in the localization is examined by applying k-connectivity to the algorithms in the Matlab environment, and the simulation results are shown in tables and figures.

References

  • Akram, V. K., Yiğit, Y. & Dağdeviren, O. (2018). Telsiz Duyarga Ağlarında K-Bağlılık Denetleme Algoritmaların Performans Değerlendirilmesi. 20.Akademik Bilişim Konferansı, Adana, Turkey, 15 Ağustos.
  • Aspnes, J., Eren, T., Goldenberg, D. K., Morse, A. S., Whiteley, W., Yang, R., Anderson, B. D. O. & Belhumeur, P. N. (2006). A theory of network localization. IEEE Transactions on Mobile Computing, 5(12), 1663–1677.
  • Almasaeid, H. M. & Kamal, A. E. (2009). On the Minimum k-Connectivity Repair in Wireless Sensor Networks. 2009 IEEE International Conference on Communications, 1-5.
  • Bacanin, N., Tuba, E., Zivkovic, M., Strumberger, I. & Tuba, M. (2019). Whale Optimization Algorithm with Exploratory Move for Wireless Sensor Networks Localization. International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 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.
  • Cui, H., Liang, Y., Zhou, C. & 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, 1-18.
  • Çakıcı, F. N. ve Eren, T. (2021). Kablosuz Sensör Ağlarında Parçacık Sürü Optimizasyonu, Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması ve Girdap Arama Algoritması ile Konum Belirleme. International Journal of Engineering Research and Development,13(2), 719-732.
  • Dağdeviren, O. & Akram, V. K. (2017). TinyOS tabanlı telsiz duyarga ağları için bir konumlandırma ve k-bağlılık denetleme sistemi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 139–139.
  • Dalkılıç, G. & Türkmen, F. (2002). Karınca kolonisi optimizasyonu. YPBS2002–Yüksek Performanslı Bilişim Sempozyumu, Kocaeli, Ekim.
  • Dariane, A.B. & 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), 125-129.
  • Doğan, B. & 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, 497-501.
  • Doğan B. & Ölmez, T. (2015). A new metaheuristic for numerical function optimization: Vortex Search Algorithm. Information Sciences, 293, 125-145.
  • Doğan, R. (2018). Kablosuz Sensör Ağları İçin RSSI Değeri İle Yapay Sinir Ağı Yaklaşımlı Konum Bulma. Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye.
  • Doğru, A.S., Temel, B. & 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., Maniezzo, V. & Colorni, A. (1991). Positive feedback as a search strategy. Dipartimento di Elettronica-Politecnico di Milano, Milan, Italy, Technical Report NO. 91-016
  • Eberhart, R. and Kennedy, J. (1995). A New Optimizer Using Particle Swarm Theory. Sixth International Symposium On Micro Machine and Human Science, Nagoya, Japan, 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, 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. & 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.
  • Freris, N. M., Kowshik, H. & Kumar, P.R. (2010). Fundamentals of Large Sensor Networks: Connectivity, Capacity, Clocks and Computation. Proceedings of the IEEE, 98(11), 1828-1846.
  • Gangal, V. (2015). Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Algoritmalı Rotalama ile Enerji Etkin Rotalamanın İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon, Türkiye.
  • Goyal, S. & Patterh, M.S. (2015). Flower Pollination Algorithm based Localization of Wireless Sensor Network. 2nd International Conference on Recent Advances in Engineering & Computational Sciences (RAECS), 1-5, doi:10.1109/RAECS.2015.7453299.
  • Güngüneş, R., Ateş, V., Lüy, M. & 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. & 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. & Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization. IEEE Int. Conf. Neural Networks, Perth, Australia, 1942-1948. Keskintürk, T. & Söyler, H. (2006). Global Karınca Kolonisi Optimizasyonu. Gazi Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 21(4), 689-698.
  • Kızılkaplan, E., Eren, T. & 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. & Singh, S. (2012). Meta-Heuristic Range Based Node Localization Algorithm for Wireless Sensor Networks. International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS), IEEE, Munich, Germany, 1-7, doi:10.1109/ICL-GNSS.2012.6253135.
  • Li, J., Andrew, L. L. H., Foh, C. H., Zukerman, M. & Chen, H. H. (2009). Connectivity, coverage and placement in wireless sensor networks. Sensors, 9(10), 7664–7693.
  • Mácha, T., Stančík, P. & Novotný, V. (2008). Connectivity in a wireless sensor network. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, 8(12), 382-387.
  • Mehrabian, A.R. & Lucas, C. (2006). A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecological Informatics, 1(4), 355-366.
  • Okkan, U., Köse, O., Özsoy, M. and Uysal, H. (2017). Yabani Ot Ve Diferansiyel Evrim Algoritmalarının Aylık Kavramsal Bir Yağış-Akış Modeli Kalibrasyonu Üzerinden Performanslarının İrdelenmesi. DSİ Teknik Bülteni, 124, pp. 20-33.
  • Ojha, V. K., Abraham, A. & Snasel, V. (2017). ACO for Continuous Function Optimization: A Performance Analysis. 14th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Okinawa, Japan, 28–30 November, 145–150, doi: 10.1109/ISDA.2014.7066253.
  • Özsağlam, M.Y. & Çunkaş, M. (2008). Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması. Politeknik Dergisi, 11(4), 299-305.
  • Öztürk, C. (2016). Yapay Arı Koloni Algoritması ile Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Lokalizasyon. Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi, Proje No:FBA-12-4029.
  • Poli, R., Kennedy, J. & Blackwell, T. (2007). Particle swarm optimization. Swarm Intell, 33-57, doi:10.1007/s11721-007-0002-0.
  • Ramson, S.R.J. & 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, 325-329, doi:10.1109/ICIEEIMT.2017.8116858
  • Rashid, H. & Turuk, A.K. (2013). Localization of Wireless Sensor Networks Using a Single Anchor Node. Wireless Personal Communications, 72(2), 975-986, doi:10.1007/s11277-013-1050-y.
  • Reyes-Sierra, M. & 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), 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. & Bharti, P. (2015). Localization Techniques for Wireless Sensor Networks. International Journal of Computer Applications. 16(12), 13-18.
  • Singh, S.P. & Sharma, S.C. (2015). Range Free Localization Techniques in Wireless Sensor Networks: A Review. Procedia Computer Science, 57, 7-16, doi:10.1016/j.procs.2015.07.357
  • Socha, K. & Blum, C. (2007). An ant colony optimization algorithm for continuous optimization: application to feed-forward neural network training. Neural Computing & Applications, 16, 235-247, doi:10.1007/s00521-007-0084-z.
  • Socha, K. & Dorigo, M. (2008). Ant colony optimization for continuous domains. European Journal of Operational Research, 185(3), 1155-1173, doi:10.1016/j.ejor.2006.06.046.
  • Tripathi, R.N., Gaurav, K. & Singh, Y.N. (2019). On Partial Coverage and Connectivity Relationship in Deterministic WSN Topologies, 1-4.
  • Wang, C., Chen, J., Sun, Y. & Shen, X.S. (2009). Wireless Sensor Networks Localization With Isomap. IEEE International Conference On Communications, doi:10.1109/ICC.2009.5199576.
  • Xiao, J. & 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, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye.

Kablosuz Sensör Ağlarında Parçacık Sürü Optimizasyonu, Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması, Girdap Arama Algoritması, Yabani Ot Optimizasyon Algoritmaları ile Konum Belirleme ve K- Bağlılık İnceleme

Year 2021, Volume: 13 Issue: 3, 242 - 255, 31.12.2021

Abstract

Kablosuz sensör ağları (KSA) birçok farklı alanlarda kullanılmaktadır. Uygulanan alanlarda bilginin anlamlı hale gelmesi için alınan bilginin konumu tespit edilmesi önemlidir. KSA’ların konum belirlenmesinde farklı yöntemler kullanılmıştır. KSA’daki düğümlerden herhangi biri devre dışı kalsa bile ağdaki iletişim bozulmamalıdır. Bu durumda k-bağlılık ağ için önemli bir noktadır. Makalede Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization-PSO), Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması (Ant Colony Optimization for Continuous Domains-ACOR), Girdap Arama Algoritması (Vortex Search Algorithm-VSA) ve Yabani Ot Optimizasyon (Invasive Weed Optimization-IWO) algoritması kullanılarak sensör düğümlerin konumu tespit edilmiştir. İletim aralığına (R) bağlı olarak k-bağlılık hesaplanmıştır. Matlab ortamında algoritmalara k-bağlılık uygulanarak konumlandırmada meydana gelen ortalama hata incelenmiş ve simülasyon sonuçları tablolar ve şekiller halinde gösterilmiştir.

References

  • Akram, V. K., Yiğit, Y. & Dağdeviren, O. (2018). Telsiz Duyarga Ağlarında K-Bağlılık Denetleme Algoritmaların Performans Değerlendirilmesi. 20.Akademik Bilişim Konferansı, Adana, Turkey, 15 Ağustos.
  • Aspnes, J., Eren, T., Goldenberg, D. K., Morse, A. S., Whiteley, W., Yang, R., Anderson, B. D. O. & Belhumeur, P. N. (2006). A theory of network localization. IEEE Transactions on Mobile Computing, 5(12), 1663–1677.
  • Almasaeid, H. M. & Kamal, A. E. (2009). On the Minimum k-Connectivity Repair in Wireless Sensor Networks. 2009 IEEE International Conference on Communications, 1-5.
  • Bacanin, N., Tuba, E., Zivkovic, M., Strumberger, I. & Tuba, M. (2019). Whale Optimization Algorithm with Exploratory Move for Wireless Sensor Networks Localization. International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 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.
  • Cui, H., Liang, Y., Zhou, C. & 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, 1-18.
  • Çakıcı, F. N. ve Eren, T. (2021). Kablosuz Sensör Ağlarında Parçacık Sürü Optimizasyonu, Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması ve Girdap Arama Algoritması ile Konum Belirleme. International Journal of Engineering Research and Development,13(2), 719-732.
  • Dağdeviren, O. & Akram, V. K. (2017). TinyOS tabanlı telsiz duyarga ağları için bir konumlandırma ve k-bağlılık denetleme sistemi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 139–139.
  • Dalkılıç, G. & Türkmen, F. (2002). Karınca kolonisi optimizasyonu. YPBS2002–Yüksek Performanslı Bilişim Sempozyumu, Kocaeli, Ekim.
  • Dariane, A.B. & 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), 125-129.
  • Doğan, B. & 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, 497-501.
  • Doğan B. & Ölmez, T. (2015). A new metaheuristic for numerical function optimization: Vortex Search Algorithm. Information Sciences, 293, 125-145.
  • Doğan, R. (2018). Kablosuz Sensör Ağları İçin RSSI Değeri İle Yapay Sinir Ağı Yaklaşımlı Konum Bulma. Yüksek Lisans Tezi, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye.
  • Doğru, A.S., Temel, B. & 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., Maniezzo, V. & Colorni, A. (1991). Positive feedback as a search strategy. Dipartimento di Elettronica-Politecnico di Milano, Milan, Italy, Technical Report NO. 91-016
  • Eberhart, R. and Kennedy, J. (1995). A New Optimizer Using Particle Swarm Theory. Sixth International Symposium On Micro Machine and Human Science, Nagoya, Japan, 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, 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. & 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.
  • Freris, N. M., Kowshik, H. & Kumar, P.R. (2010). Fundamentals of Large Sensor Networks: Connectivity, Capacity, Clocks and Computation. Proceedings of the IEEE, 98(11), 1828-1846.
  • Gangal, V. (2015). Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Karınca Koloni Algoritmalı Rotalama ile Enerji Etkin Rotalamanın İncelenmesi. Yüksek Lisans Tezi, Karadeniz Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon, Türkiye.
  • Goyal, S. & Patterh, M.S. (2015). Flower Pollination Algorithm based Localization of Wireless Sensor Network. 2nd International Conference on Recent Advances in Engineering & Computational Sciences (RAECS), 1-5, doi:10.1109/RAECS.2015.7453299.
  • Güngüneş, R., Ateş, V., Lüy, M. & 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. & 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. & Eberhart, R. (1995). Particle Swarm Optimization. IEEE Int. Conf. Neural Networks, Perth, Australia, 1942-1948. Keskintürk, T. & Söyler, H. (2006). Global Karınca Kolonisi Optimizasyonu. Gazi Üniversitesi, Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi, 21(4), 689-698.
  • Kızılkaplan, E., Eren, T. & 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. & Singh, S. (2012). Meta-Heuristic Range Based Node Localization Algorithm for Wireless Sensor Networks. International Conference on Localization and GNSS (ICL-GNSS), IEEE, Munich, Germany, 1-7, doi:10.1109/ICL-GNSS.2012.6253135.
  • Li, J., Andrew, L. L. H., Foh, C. H., Zukerman, M. & Chen, H. H. (2009). Connectivity, coverage and placement in wireless sensor networks. Sensors, 9(10), 7664–7693.
  • Mácha, T., Stančík, P. & Novotný, V. (2008). Connectivity in a wireless sensor network. IJCSNS International Journal of Computer Science and Network Security, 8(12), 382-387.
  • Mehrabian, A.R. & Lucas, C. (2006). A novel numerical optimization algorithm inspired from weed colonization. Ecological Informatics, 1(4), 355-366.
  • Okkan, U., Köse, O., Özsoy, M. and Uysal, H. (2017). Yabani Ot Ve Diferansiyel Evrim Algoritmalarının Aylık Kavramsal Bir Yağış-Akış Modeli Kalibrasyonu Üzerinden Performanslarının İrdelenmesi. DSİ Teknik Bülteni, 124, pp. 20-33.
  • Ojha, V. K., Abraham, A. & Snasel, V. (2017). ACO for Continuous Function Optimization: A Performance Analysis. 14th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Okinawa, Japan, 28–30 November, 145–150, doi: 10.1109/ISDA.2014.7066253.
  • Özsağlam, M.Y. & Çunkaş, M. (2008). Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması. Politeknik Dergisi, 11(4), 299-305.
  • Öztürk, C. (2016). Yapay Arı Koloni Algoritması ile Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Lokalizasyon. Erciyes Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimi, Proje No:FBA-12-4029.
  • Poli, R., Kennedy, J. & Blackwell, T. (2007). Particle swarm optimization. Swarm Intell, 33-57, doi:10.1007/s11721-007-0002-0.
  • Ramson, S.R.J. & 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, 325-329, doi:10.1109/ICIEEIMT.2017.8116858
  • Rashid, H. & Turuk, A.K. (2013). Localization of Wireless Sensor Networks Using a Single Anchor Node. Wireless Personal Communications, 72(2), 975-986, doi:10.1007/s11277-013-1050-y.
  • Reyes-Sierra, M. & 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), 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. & Bharti, P. (2015). Localization Techniques for Wireless Sensor Networks. International Journal of Computer Applications. 16(12), 13-18.
  • Singh, S.P. & Sharma, S.C. (2015). Range Free Localization Techniques in Wireless Sensor Networks: A Review. Procedia Computer Science, 57, 7-16, doi:10.1016/j.procs.2015.07.357
  • Socha, K. & Blum, C. (2007). An ant colony optimization algorithm for continuous optimization: application to feed-forward neural network training. Neural Computing & Applications, 16, 235-247, doi:10.1007/s00521-007-0084-z.
  • Socha, K. & Dorigo, M. (2008). Ant colony optimization for continuous domains. European Journal of Operational Research, 185(3), 1155-1173, doi:10.1016/j.ejor.2006.06.046.
  • Tripathi, R.N., Gaurav, K. & Singh, Y.N. (2019). On Partial Coverage and Connectivity Relationship in Deterministic WSN Topologies, 1-4.
  • Wang, C., Chen, J., Sun, Y. & Shen, X.S. (2009). Wireless Sensor Networks Localization With Isomap. IEEE International Conference On Communications, doi:10.1109/ICC.2009.5199576.
  • Xiao, J. & 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, Fırat Üniversitesi, Elazığ, Türkiye.
There are 49 citations in total.

Details

Primary Language Turkish
Subjects Electrical Engineering
Journal Section Articles
Authors

Feyza Nur Çakıcı 0000-0002-5042-7630

Tolga Eren 0000-0001-5577-6752

Publication Date December 31, 2021
Submission Date December 6, 2021
Published in Issue Year 2021 Volume: 13 Issue: 3

Cite

APA Çakıcı, F. N., & Eren, T. (2021). Kablosuz Sensör Ağlarında Parçacık Sürü Optimizasyonu, Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması, Girdap Arama Algoritması, Yabani Ot Optimizasyon Algoritmaları ile Konum Belirleme ve K- Bağlılık İnceleme. International Journal of Engineering Research and Development, 13(3), 242-255.

All Rights Reserved. Kırıkkale University, Faculty of Engineering.