Geri Dön

Probabilistic dynamic deployment of wireless sensor networks by artificial bee colony algorithm

Kablosuz sensör ağın yapay arı kolonisi algoritması tarafından olasılıksal dinamik yerleştirmesi

  1. Tez No: 484330
  2. Yazar: MAHER JASIM MOHAMMED AL-MASHHADANI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. DERVİŞ KARABOĞA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 114

Özet

Kablosuz Sensör Ağları (KSA) çevre gözetimi, ortam izleme, yapısal izleme ve sağlık hizmeti gibi çeşitli sivil ve askeri uygulamalarda oldukça fazla kullanılmaktadır. Bu sebeple, son yıllarda önemli ölçüde ilgi çekmişlerdir. Bu çalışma kapsama alanını yükseltme bakımından KSA'ların en uygun şekilde yerleştirme problemini incelemektedir. KSA'ların kullanım ve gelişimi arttıkça, bu ağlarla ilişkili sorunlar da artmaktadır. Dinamik yerleştirme doğrudan KSA'ların performansını etkileyen ana meselelerden bir tanesidir. Sensörlerin konumlarını belirlemek, alanının kapsamına bağlı olan sensör ağın yerleştirmesinin ana konusudur. Çevresel etkilerden dolayı yerleştirme her zaman zor bir işlem olmuştur. Sensör devreleri hareketli olduğu zaman yerleştirme çok daha zor bir hal almaktadır. Bu tez çalışmasında, serbest optimizasyon problemleri için tasarlanan standart ve değiştirilmiş Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritmaları daha iyi performans elde etmek ve ağın kapsama alanını artırmak amacıyla sabit ve hareketli sensör ağlarının dinamik yerleştirmesinde uygulanmaktadır. Algoritmanın yüksek performansı onun kablosuz sensör ağlarının yerleştirmesinde kullanılabileceğini göstermektedir. Etkin bir şekilde kapsanan alan hesaplanırken daha gerçekçi sonuçlar elde edebilmek amacıyla olasılıksal bir tespit modeli hesaba katılmaktadır. İlk olarak, standart YAK algoritmasının performansı, daha önceden KSA'ların yerleştirmesinde de kullanılan ve sürü temelli bir optimizasyon tekniği de olan Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) algoritmasının performansıyla karşılaştırılır. İkinci olarak, standart YAK performansı değiştirilmiş bir YAK ile karşılaştırılır. KSA'ların dinamik yerleştirmesinde standart yapay arı kolonisi algoritmasının PSO'dan daha tercih edilebilir olduğunu sonuçlar göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Wireless Sensor Networks (WSNs) are widely used for various civilian and military applications, such as environment surveillance, habitat monitoring, structural monitoring, healthcare etc. Thus, they have attracted significant interest in recent years. This work investigates the important problem of optimal deployment of WSNs in terms of maximizing coverage rate. As the usage and development of WSNs increases, the problems related to these networks have also increased. Dynamic deployment is one of the main issues that directly affect the performance of the WSNs. Determining the positions of the sensors is the main subject of sensor network deployment, which depends on the coverage of the interest area. Deployment is always a difficult task due to environmental influences. Deployment becomes harder when the sensor nodes are mobile. In this thesis, the standard and modified artificial bee colony algorithms for unconstrained optimization problems are applied to the dynamic deployment of stationary and mobile sensor networks to achieve better performance and increase the coverage area of the network. The good performance of the algorithm shows that it can be utilized in the deployment of wireless sensor networks. A probabilistic detection model is considered to obtain more realistic results while computing the area covered effectively. Firstly, the performance of the standard ABC algorithm is compared with that of the particle swarm optimization (PSO) algorithm, which is also a swarm based optimization technique and formerly used in WSNs deployment. Secondly, the performance of the standard ABC is compared with a modified ABC algorithm. Results show the standard artificial bee colony algorithm can be more preferable in the dynamic deployment of WSNs than PSO.

Benzer Tezler

  1. Elektromagnetizma – benzer algoritması kullanılarak kablosuz algılayıcı ağlarının optimizasyonunun gerçekleştirilmesi

    Realization of optimization of wireless sensor networks by electromagnetism-like algorithm

    RECEP ÖZDAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ KARCI

  2. Kablosuz algılayıcı ağlarda kapsanma oranının elektromagnetizma-benzer algoritması ve elfes olasılıksal algılama modeli ile optimizasyonu

    Optimization of coverage ratio by electromagnetism-like algorithm and elfes probabilistic detection model in wireless sensor networks,

    NAWZAD HASAN ALİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Eğitim ve ÖğretimVan Yüzüncü Yıl Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP ÖZDAĞ

  3. Dynamic deployment of wireless sensor networks using quick artificial bee colony algorithm

    Hazılı yapay arı kolonisi algoritması kullanılarak kablosuz sensör ağlarının dinamık yerleşiminin sağlanması

    ZAHRAA MANSOOR HUSSEIN AL-DULAIMI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYZA GÖRKEMLİ

  4. Analitik hiyerarşi prosesi yardımıyla kalite fonksiyon açınımında önceliklendirme

    Başlık çevirisi yok

    CEM GÖRKEM ÖZARPACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ETHEM TOLGA

  5. A probabilistic dynamic security assessment of large power systems using artificial neural networks

    Büyük güç sistemlerinin yapay sinir ağları kullanarak olasılıksal dinamik güvenliğinin değerlendirilmesi

    SEVDA JAFARZADEH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ