Yıl 2019, Cilt 11 , Sayı 3, Sayfalar 793 - 801 2019-12-31

Comparison of Particle Swarm Optimization and Bat Algorithm Methods in Localization of Wireless Sensor Networks
Kablosuz Sensör Ağlarında Konum Belirlemede Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Yarasa Algoritması Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Ahmet Sami DOĞRU [1] , Burak TEMEL [2] , Tolga EREN [3]


Positioning in wireless sensor networks is becoming an important issue in many applications. It is very important to accurately and quickly determine the position of sensors in applications such as search and rescue, natural disaster, geographical monitoring and tracking. In wireless sensor networks (WSN), positioning is expressed as a multidimensional optimization problem. According to the complexity of WSN’s, the performance of optimization methods also changes. In this article, Particle Swarm Optimization (PSO) and Bat Algorithm (BA) methods have been compared in solving the problem of positioning in WSN’s. The proposed methods are optimization methods inspired by the movement of living beings in nature. In this study, one of the heuristic optimization methods, PSO and BA, was applied to the test system in Matlab environment and the results were evaluated.
Kablosuz sensör ağlarında konum belirleme birçok uygulamada her geçen gün önemli bir konu haline gelmektedir. Arama kurtarma, doğal afet, coğrafi izleme ve takip gibi uygulamalarda sensörlerin konumunu doğru ve hızlı bir şekilde tespit etmek çok önemlidir. Kablosuz sensör ağlarında (KSA), konum belirleme çok boyutlu bir optimizasyon problemi olarak ifade edilmektedir. KSA’ların karmaşıklığına göre optimizasyon yöntemlerinin performansları da değişmektedir. Bu çalışmada, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) ve Yarasa Algoritması (YA) metotları KSA’larda konum belirleme probleminin çözülmesi amacı ile karşılaştırılmıştır. Önerilen yöntemler, doğada yaşayan varlıkların hareketinden esinlenerek geliştirilmiş optimizasyon yöntemleridir. Bu çalışmada sezgisel optimizasyon metotlarından olan PSO ve YA, Matlab ortamında test sistemine uygulanmış olup sonuçlar değerlendirilmiştir.
  • Akyildiz IF, Su W, Sankarasubramaniam Y et al. Wireless sensor networks: a survey. Computer Networks 2002; 38(4): 393–422.
  • Aspnes J, Eren T, Goldenberg D et al. A theory of network localization. IEEE Transactions on Mobile Computing 2006; 5(12): 1663–1678.
  • Aloor, G. & Lillykutty, J. (2008). Localization in Wireless Sensor Networks using Particle Swarm Optimization, no. 525, pp. 424-, 2008.
  • Barak, N., Gaba, N. & Aggarwal, S. (2016). Localization of sensor nodes using modified particle swarm optimization in wireless sensor networks, 2016 Int. Conf. Adv. Comput. Commun. Informatics, ICACCI 2016, pp. 2608–2613, 2016.
  • Bozkurt, N. (2015). Sinyal Alım Gücü Ağırlıklı Ortalamaya Dayalı Ağ Konumlandırması İçin Kablosuz Ağlarda Referans Düğümlerinin Yerleştirilmesi, Kırıkkale Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Elektrik-Elektronik Mühendisliği, 2015.
  • Çetin, E. (2011). Rüzgar Enerjisi Dahil Olan Güç Sistemlerinde Ekonomik Yük Dağıtımı Probleminin Çözümü, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2011.
  • Ekinci S. (2015). Power system stabilizer design for multi-machine power system using bat search algorithm, Sigma Mühendislik ve Fen Bilimleri Dergisi, 33(4): 627-637, 2015.
  • Eren T, The effects of random geometric graph structure and clustering on localizability of sensor networks, International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 13, no.12, pp. 1-14, 2017.
  • Eren T, Graph invariants for unique localizability in cooperative localization of wireless sensor networks: rigidity index and redundancy index, Ad Hoc Networks, vol. 44, pp. 32-45, 2016.
  • Eren T, “Cooperative localization in wireless ad hoc and sensor networks using hybrid distance and bearing (angle of arrival) measurements” EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2011, 2011:72.
  • Eren T, Goldenberg DK, Whiteley W et al. 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.
  • Karaboğa, D. (2004). Yapay Zeka Optimizasyon Algoritmaları. Nobel Yayın Dağıtım, 2004.
  • Kennedy, J. & Eberhart, R. (1995). Particle swarm optimization, Nat. Comput. Ser., pp. 97–102, 1995.
  • Kulkarni, R. V., Venayagamoorthy, G. K. & Cheng, M. X. (2009). Bio-inspired node localization in wireless sensor networks, Conf. Proc. - IEEE Int. Conf. Syst. Man Cybern., no. October, pp. 205–210, 2009.
  • Kulkarni, R. V. & Venayagamoorthy, G. K. (2010). Bio-inspired algorithms for autonomous deployment and localization of sensor nodes, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev., vol. 40, no. 6, pp. 663–675, 2010.
  • Kulkarni, R. V. & Venayagamoorthy, G. K. (2011). Particle swarm optimization in wireless-sensor networks: A brief survey, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev., vol. 41, no. 2, pp. 262–267, 2011.
  • Kumar, A., Khosla, A, Saini, J. S. & Singh, S. (2012). Computational intelligence based algorithm for node localization in Wireless Sensor Networks, IS’2012 - 2012 6th IEEE Int. Conf. Intell. Syst. Proc., pp. 431–438, 2012.
  • Li, D., & Wen, X. b. (2015). An Improved PSO Algorithm for Distributed Localization in Wireless Sensor Networks. International Journal of Distributed Sensor Networks. Vol 2015. doi:10.1155/2015/970272
  • Lv, J., Cui, H. & Yang, M. (2012). Distribute localization for wireless sensor networks using particle swarm optimization, ICSESS 2012 - Proc. 2012 IEEE 3rd Int. Conf. Softw. Eng. Serv. Sci., pp. 355–358, 2012.
  • Namin, P. H. & Tinati, M. A. (2011). Node localization using Particle Swarm Optimization, Proc. 2011 7th Int. Conf. Intell. Sensors, Sens. Networks Inf. Process. ISSNIP 2011, pp. 288–293, 2011.
  • Özsağlam, Y. & Çunkaş, M. (2008). Optimizasyon Problemlerinin Çözümü için Parçacık Sürü Optimizasyonu Algoritması, Politek. Derg., vol. 11, no. 4, pp. 299–305, 2008.
  • Patwari N, Ash JN, Kyperountas S et al. Locating the nodes: cooperative localization in wireless sensor networks. IEEE Signal Processing Magazine July 2005; 22(4): 54–69.
  • Shieh, C. S., Sai, V. O., Lin, Y. C., Lee, T. F., Nguyen, T. T. & Le, Q. D. (2016). Improved node localization for WSN using heuristic optimization approaches, Proc. - 2016 Int. Conf. Netw. Netw. Appl. NaNA 2016, no. 4, pp. 95–98, 2016.
  • Wymeersch H, Lien J and Win M. Cooperative localization in wireless networks. Proceedings of the IEEE 2009; 97(2):427–450.
  • Yang, X. S. (2010). A New Metaheuristic Bat-Inspired Algorithm, Nature Inspired Cooperative Strategies for Optimization (NICSO 2010), 284, 65-74, 2010.
  • Zhang, Q., Wang, J., Jin, C., Ye, J., Changlin, M., & Zhang, W. (2008). Genetic algorithm based wireless sensor network localization, Proc. - 4th Int. Conf. Nat. Comput. ICNC 2008, vol. 1, no. 2007, pp. 608–613, 2008. doi: 10.1109/ICNC.2008.206
Birincil Dil tr
Konular Mühendislik
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Orcid: 0000-0002-2383-8960
Yazar: Ahmet Sami DOĞRU
Kurum: KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0002-8874-5407
Yazar: Burak TEMEL
Kurum: KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Orcid: 0000-0001-5577-6752
Yazar: Tolga EREN
Kurum: KIRIKKALE ÜNİVERSİTESİ
Ülke: Turkey


Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 31 Aralık 2019

APA Doğru, A , Temel, B , Eren, T . (2019). Kablosuz Sensör Ağlarında Konum Belirlemede Parçacık Sürü Optimizasyonu ve Yarasa Algoritması Yöntemlerinin Karşılaştırılması . International Journal of Engineering Research and Development , 11 (3) , 793-801 . DOI: 10.29137/umagd.668724