Adaptive energy consumption method for wireless sensor networks using optimization algorithms
Optimizasyon algoritmalarını kullanarak kablosuz sensör ağları için uyarlanabilir enerji tüketim yöntemi
- Tez No: 495947
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SİBEL TARIYAN ÖZYER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kablosuz algılayıcı ağları, Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritması, kümeleme methodu, Wireless Sensor Network, Particle Swarm Optimization Algorithm, Clustering Method
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çankaya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Bu tezin amacı, Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritması ile optimizasyon yaklaşımı kullanarak düğümlerin enerji tasarrufu sağlamaktır. Ağ alanı, parametrik çalışma için birkaç bölgeye ayrılmıştır. Önerilen yöntemde, etkin yönlendirme enerjisi güçlendirildi ve sistem, kablosuz sensör ağındaki bağımsız düğümleri ortadan kaldırmak için Parçacık Sürüsü Optimizasyonunu kullandı. Bu tezde, Gravitational Search Algorithm kullanan kablosuz sensör ağında en iyi atlamayı bulmak için optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. Önerilen iş, Düşük Enerji Uyarlanabilir Kümeleme Hiyerarşisi ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonucunda elde edilen enerji, EERP için 10 Joules, LEACH için 20 Joules önerilen yöntem için 8 Joule'dir. Önerilen yöntem, optimize edilmiş enerji verimli yönlendirme protokolünden gelen enerji tüketiminin %20 daha iyi olduğu ve Düşük Enerji Uyarlanabilir Kümeleme Hiyerarşisi yönteminden %60'ının indirgendiği öneridir. Önerilen yöntemde paket dağıtım oranı, optimize edilmiş enerji verimli yönlendirme protokolünden ve Düşük Enerji Uyarlanabilir Kümeleme Hiyerarşisi yönteminden yüksektir. Sonuç olarak, paket teslimatı 100'tür. Bu sadece baz değerini ve 400.000 paketin ana istasyona gönderileceği 4000 bitlik pakete değer verir. En uygun enerji verimli yönlendirme protokolü için paket teslimatı 60, Düşük Enerji Uyarlanabilir Kümeleme Hiyerarşisi için bu değer 64'tür.
Özet (Çeviri)
The objective of this thesis is to save the nodes energy using optimization approach with Particle Swarm Optimization Algorithm. The network area is divided to several regions for parametric study. In the proposed method, the energy of the efficient routing is enhanced and the system used the Particle Swarm Optimization for eliminate the individual nodes in wireless sensor network. In this thesis the optimization method is used to find the best hop in wireless sensor network which use the Gravitational Search Algorithm. The proposed work compared with Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy. In simulation result the total energy for proposed method is got 8 Joules, which the energy for the OEERP is got 10 Joules and for the LEACH the 20 Joules is got. That's mean proposed method is 20% better than the energy consumption from optimized energy efficient routing protocol and 60% better than the Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy method is reduced. In proposed method the packet delivery ratio is high than the optimized energy efficient routing protocol and Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy method. As result the packet delivery is 100. This values only the base value and for 4000 bit packet that time 400,000 packet will send to the base station. The packet delivery for v optimized energy efficient routing protocol is 60 and for Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy this value is 64.
Benzer Tezler
- Nesnelerin interneti teknolojisinde kablosuz sensör ağları için enerji verimli K-means optimizasyonu
Energy efficient K-means optimization for wireless sensor networks in IoT technology
MELDA SANCAKLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANSAL GÜÇLÜOĞLU
DOÇ. DR. TAMER DAĞ
- Akıllı ulaşım sistemleri ve otonom taşıt teknolojileri için yüksek doğruluklu konumlandırmanın sağlanması
Providing positioning with high accuracy in intelligent transportation systems and autonomous vehicle technologies
ERHAN SESLİ
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKaradeniz Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKÇE HACIOĞLU
- Brusellozda mannoz bağlayıcı lektin gen polimorfizmi
Mannose-binding lectin gene polymorphism in brucellosis
BİRHAN AKBAYIR
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2015
Klinik Bakteriyoloji ve Enfeksiyon HastalıklarıFırat ÜniversitesiEnfeksiyon Hastalıkları ve Klinik Mikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÖZDEN
- İleri istatistiksel yöntemler kullanarak rüzgârdan üretilen elektriksel gücün tahmini
Wind-electric power forecast using advanced statistical methods
SERKAN BUHAN
Doktora
Türkçe
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. IŞIK ÇADIRCI
- Design and implementation of a shunt hybrid active power filter
Şönt Melez Aktif Güç Filtresinin tasarımı ve gerçekleştirilmesi
ADNAN TAN
Doktora
İngilizce
2015
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiÇukurova ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TÜMAY
DOÇ. DR. KAMİL ÇAĞATAY BAYINDIR