Geri Dön

Kablosuz algılayıcı ağlarda maksimum kapsama alanı probleminin genetik algoritma ile çözümü

Increasing the coverage of wireless sensor networks by genetic algorithm based deployment

  1. Tez No: 516292
  2. Yazar: OZAN ZORLU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
  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: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hava Harp Okulu Komutanlığı
  10. Enstitü: Havacılık ve Uzay Teknolojileri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Kablosuz iletişim, digital sistemler ve mikro-elektronik-mekanik sistem teknolojilerinin gelişimiyle beraber, kablosuz algılayıcı ağlar (KAA) geliştirilmiş ve sağlık, askeri, endüstri, çevre vb. gibi bir çok gerçek dünya uygulamasında kullanılmıştır. KAA'lar, sınırlı kaynakları ve kısıtları nedeniyle fazla enerji tüketimi, sensör düğümü yerleştirimi, veri birleştirmesi ve iletimi gibi bir çok problemle karşılaşmaktadır. Sensör düğümü yerleştirimi problemi, diğer problem alanlarına doğrudan veya dolaylı olarak etki etmektedir. Bu nedenle, bu çalışmada, sensör düğümlerinin yerleştirimi problemi üzerinde çalışılmış ve kablosuz algılayıcı ağda sensör düğümlerinin kapsadığı alanın artırılması organize yerleştirim yöntemiyle gerçeklenmeye çalışılmıştır. Geleneksel matematiksel hesaplamalar ile çözülmesi çok uzun zaman ve kaynak isteyen bu problem NP-zor olarak bilinmektedir. Ayrıca bu problem maksimum kapsama sensör düğümü yerleştirme problemi olarak da literatürde geçmektedir. Çalışmada ilk olarak sensör düğümlerinin kapsama mesafelerinin aynı olduğu -homojen-, daha sonra ise sensör düğümlerinin farklı kapsama mesafelerine sahip olduğu -heterojen- topoloji üzerinde çalışılmıştır. 2 boyutlu alan üzerine yerleştirim yapılması için yeni bir genetik algoritma (GA) ve yerel iyileştirme algoritması geliştirilmiştir. Ele alınan problem, sunulan genetik algoritma ve özgün geliştirilen yerel iyileştirme algoritması derinlemesine anlatılmıştır. Sunulan GA'nın ilk yerleştirme sonrası oluşan topolojiye uygulanması sonucu, iterasyona bağlı olarak kapsama alanının artışı ve yerel iyileştirme algoritması ile yapılan deneylerin sonuçları sunulmuştur. Organize yerleştirme ve rastgele yerleştirme yöntemleri kısaca açıklanmış olup geliştirilen GA yerel iyileştirme algoritması ile test verilerine uygulanmıştır. Sonuçlara göre; sunulan GA, yerel iyileştirme algoritmasıyla uygulandığında daha hızlı çalışıp, daha iyi kasama sonuçlarına ulaşırken, organize yerleştirmenin rastgele yerleştirmeye oranla daha fazla sensör kapsaması sağladığı ve daha verimli olduğu gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

In consequence of advances in wireless communication, digital systems and micro-electronic-mechanical system technologies wireless sensor networks (WSNs) have been developed and applied in lots of different real-world applications such as military, industrial, environmental, health, etc. Due to their limited resources and constraints, WSNs face with several problems such as energy consumption, node deployment, data aggregation and transmission. Node deployment affects other problem domains in a direct or indirect way. Therefore, in this study, we deal with this problem and try to increase the coverage area of WSN system with an organized deployment approach. This problem is an NP-Hard problem, and it is hard to solve with standard mathematical formulations. Also this problem is known as maximum coverage sensor deployment problem (MCSDP) in literature. In this paper, firstly worked on the topology that consists from sensor nodes which have the same sensing ranges -homogeneous-, then the topology consists from sensor nodes which have different sensing ranges. A novel GA and local optimization algorithm are developed for deploying sensor nodes on 2 dimensional area. Studied problem, proposed genetic algorithm and novel local optimization algorithm are described deeply. The result of applying GA to initial deployment topology, increase of coverage are due to iteration count and results of experiments with local optimization algorithm are represented. Organized and random deployment techniques are described briefly and developed GA with local optimization algorithm is applied to test data. According to results of experiments; proposed GA is performing faster and getting better coverage rates. Also, it is seen that organized deployment technique is more efficient than random deployment technique.

Benzer Tezler

  1. Kablosuz algılayıcı ağlarda maksimum kapsama alanı probleminin genetik algoritma ile çözümü

    Solving the problem of maximum coverage in wireless sensor networks using genetic algorithm

    ŞERİF ASPİRO

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERAP KARAGÖL

  2. Secure and coordinated beamforming in 5G and beyond systems using deep neural networks

    5G ve ötesi sistemlerde derin sinir ağları kullanarak güvenli ve koordineli hüzmeleme

    UTKU ÖZMAT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET AKİF YAZICI

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET FATİH DEMİRKOL

  3. Büyük boyutlu gezgin kablosuz algılayıcı ağlarda düğümlerin lokalizasyonu için çapa düğümlerin optimizasyon yöntemleriyle yerleşimi

    Anchor node placement with optimization methods for localization of nodes in large-scale mobile wireless sensor networks

    FARUK BATURALP GÜNAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞRUL ÇAVDAR

  4. Kablosuz algılayıcı düğüm dağıtımında evrimsel algoritma tabanlı optimizasyon

    Evolutionary algorithm-based optimization of wireless sensor node deployment

    SİBEL BİRTANE AKAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİYE KORKMAZ

    PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ

  5. Exploration of the design space for lifetime optimization in wireless sensor networks with unidirectional links

    Tek yönlü bağlara sahip kablosuz algılayıcı ağlarda yaşam ömrü eniyilemesi için tasarım uzayının incelenmesi

    SİBEL TARIYAN ÖZYER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Mühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MURAT KOYUNCU

    DOÇ. DR. BÜLENT TAVLI