Bio-inspired algorithms for optimized deployment of sensor nodes in wireless networks

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

Wireless Sensor Networks (WSNs) are a type of ad-hoc network technology that has been around for more than two decades. WSNs typically consist of a number of dedicated sensors,which are fundamentally low-cost, autonomous, resource-constrained devices organized into a cooperative network to perform a common monitoring task. From their first appearance until the present day, there has been a significant effort conducted by researchers to achieve a reliable WSN design that can provide better Quality of Service (QoS) for a wide range of applications.Deployment optimization is one of the crucial issues that must be taken into consideration while designing an efficient WSN. What is meant by deployment optimization is that the sensors must be placed in strategic locations that optimize one or multiple design criteria including, coverage, connectivity, cost, and network lifetime.In this thesis, we have addressed the problem of deployment by using bio-inspired algorithms. We proposed two deployment solutions for optimally placing homogeneous and heterogeneous WSNs. The proposed bio-inspired solutions allow the relocation of network sensors to locations that optimize coverage and energy efficiency. The first solution IBA achieves the desired objectives by eliminating both coverage redundancy and coverage holes resulted after the random deployment of heterogeneous sensors. Whereas the second solution BAGOA, which is developed by hybridizing two algorithms, namely the Bees Algorithm (BA) and the Grasshopper Optimization Algorithm (GOA), achieves high coverage and ensures low mobility during deployment in several deployment situations, even when the network is composed of both mobile and stationary sensors. The effectiveness of the proposed solutions is confirmed by the high performance recorded during the comparison with recently proposed solutions in the literature. The presented results show that IBA and BAGOA provide significantly better performance in all deployment test cases in terms of solution quality, convergence, and stability.

روابط وملفات

التعريف والنوع

رقم الوثيقة

f279d651-97e5-4fb6-8c74-3d992a39ad47

رقم العقد

0

نوع الوسائط

Crawler

نوع المحتوى

الرسائل العلمية

صيغة المصدر

رسائل دكتوراة

نوع الملف

pdf text

أسماء الملفات

1047393_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان

Algorithmes bio-inspirés pour le déploiement optimisé des nœuds de capteurs dans les réseaux sans fil

ألقاب المؤلفين

[{"name_ar":"Fatima Debbat","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Hicham Deghbouchi","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]

اللغة

English

المصدر والدورية

اسم المصدر

Bio-inspired algorithms for optimized deployment of sensor nodes in wireless networks

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات

0

ترجمة الملخص

Les réseaux de capteurs sans fil (RCSFs) sont un type de technologie de réseau ad hoc qui existe depuis plus de deux décennies. Les RCSFs se composent généralement d’un certain nombre de capteurs dédiés, qui sont des dispositifs fondamentalement peu coûteux, autonomes et limités en ressources, organisés en un réseau coopératif pour effectuer une tâche de surveillance commune. Depuis leur première apparition jusqu’à nos jours, des efforts importants ont été déployés par les chercheurs pour parvenir à une conception fiable qui peut fournir une meilleure qualité de service (QoS) pour un large éventail d’applications. L’optimisation du déploiement est l’un des enjeux cruciaux qui doit être pris en considération lors de la conception d’un RCSF efficace. L’optimisation du déploiement signifie que les capteurs doivent être placés à des emplacements stratégiques qui optimisent un ou plusieurs critères de conception, notamment la couverture, la connectivité, le coût et la durée de vie du réseau. Dans cette thèse, nous avons traité le problème du déploiement en utilisant des algorithmes bio-inspirés. Nous avons proposé deux solutions de déploiement pour placer de manière optimale des RCSFs homogènes et hétérogènes. Les solutions bio-inspirées proposées permettent de déplacer les capteurs du réseau vers des emplacements qui optimisent la couverture et l’efficacité énergétique. La première solution IBA atteint les objectifs souhaités en éliminant à la fois la redondance de couverture et les trous de couverture résultant du déploiement aléatoire de capteurs hétérogènes. Alors que la seconde solution BAGOA, qui est développée en hybridant deux algorithmes, à savoir Bees Algorithm (BA) et Grasshopper Optimization Algorithm (GOA), atteint une couverture élevée et assure une faible mobilité pendant le déploiement dans plusieurs situations, même lorsque le réseau est composé à la fois de capteurs mobiles et fixes. L’efficacité des solutions proposées est confirmée par la performance élevée enregistrée lors de la comparaison avec les solutions récemment proposées dans la littérature. Les résultats présentés montrent qu’IBA et BAGOA offrent des performances nettement meilleures dans tous les cas de test de déploiement en termes de qualité de solution, de convergence et de stabilité

كلمات الباحثين

WSN, Sensor deployment, Optimization, Bio-inspired algorithms, BA, GOA.6

إشراف وإعداد

الإشراف

Fatima Debbat

الإعداد

Hicham Deghbouchi

الاقتباسات الببليوغرافية