Geri Dön

Artificial intelligence based optimal path selection in wireless sensor networks

Kablosuz sensör ağlarında yapay zeka tabanlı optimal yol seçimi

  1. Tez No: 796786
  2. Yazar: HIBA APDALANI YOUNUS
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEMAL KOÇAK
  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: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 97

Özet

Günümüzde özellikle mobil cihazlardaki sosyal meyda uygulamalarının kullanımının gittikçe yaygınlaşması hızlı ve güvenli kablosuz sensör ağ teknoloji kullanımı gerektirmektedir. Kablosuz sensör ağ teknolojisinde, kaynak düğümden hedefe veri aktarımındaki ana konular genelde yük dengeleme ve enerji verimliliğidir. Fakat optimal bir yönlendirme algoritması kullanılarak kablosuz sensör ağlarında azaltılmış enerji tüketimi ile güvenli iletim için bir iyileştirme yaklaşımına ihtiyaç duyulmaktadır. Mevcut kablosuz sensör ağ sistemleri daha iyi yönlendirme yapmaya çalışsalar da, yüksek enerji tüketimi ve güvenlik endişeleri ile ilgili sorunların üstesinden gelmekte zorluklar mevcuttur. . Bu çalışma, etkin veri iletimi için en uygun yönlendirme protokolünü seçerek verimli yönlendirme gerçekleştirmeyi ve kablosuz sensör ağlarında yük dengeleme ve zaman gecikmesini azaltarak ağ ömrünü en üst düzeye çıkarmayı amaçlamaktadır. Bu amaçla, büyük veri setleri ve Dragonfly hibritizasyonu için uygun olduğu için küme oluşumunu yürütmek için k-mean algoritması önerilmiştir ve küme başı seçimi ve kablosuz sensör ağlarında veri iletimi için verimli bir optimal yönlendirme yolu bulmak için grikurt optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Önerilen sistemin mevcut sistemlerle birlikte performans analizi, önemli faktörler açısından ölçülen en verimli optimal yönlendirme protokolünü bulmak için yürütülür ve ilişkilendirilir. Analiz sonuçları, büyük veri kümelerinde k-mean uygulanması ve iki optimal algoritmanın hibridizasyonu nedeniyle önerilen sistemin diğer yöntemlere göre verimliliğini kanıtlamıştır.

Özet (Çeviri)

Today, the increasing use of social media applications, especially on mobile devices, requires the use of fast and secure wireless sensor network technology. In wireless sensor network technology, the main issues in data transmission from source node to destination are usually load balancing and energy efficiency. However, an optimization approach is required for secure transmission with reduced energy consumption in wireless sensor networks by using an optimal routing algorithm. Although existing wireless sensor network systems are trying to achieve a better routing, there are challenges in overcoming the issues related to high energy consumption and security concerns. This study aims to carry out efficient routing by selecting the optimal routing protocol for efficient data transmission and to maximize network lifetime by reducing load balancing and time delay in wireless sensor networks. For this purpose, k-means algorithm was suggested to carry out cluster formation as it was suitable for large data sets and Dragonfly hybridization, and gray wolf optimization algorithm was used to find an efficient optimal routing path for cluster head selection and data transmission in wireless sensor networks. Performance analysis of the suggested system along with existing systems is conducted and correlated in order to find the most efficient optimal routing protocol measured in terms of important factors. The analysis results proved the efficiency of the suggested system compared to the other methods due to the application of k-mean on large datasets and hybridization of two optimal algorithms.

Benzer Tezler

  1. Index modulation based designs, error performance and physical layer security analyses for unmanned aerial vehicle networks

    İnsansız hava aracı ağları için indis modülasyonu tabanlı tasarımlar, hata performansı ve fiziksel katman güvenlik analizleri

    AYŞE BETÜL BÜYÜKŞAR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik-Haberleşme Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ALTUNBAŞ

  2. Path planning with hybrid use of artificial intelligence algorithms in autonomous mobile vehicles

    Otonom mobil araçlarda yapay zeka algoritmalarının hibrit kullanımı ile rota planlaması

    AHMET AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLKER MURAT KOÇ

  3. A hybrid evolutionary algorithm for multi-objective flexible job shop problems

    Çok amaçlı esnek atölye tipi çizelgeleme problemlerine yönelik hibrit evrimsel bir algoritma

    ALPER TÜRKYILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiMarmara Üniversitesi

    Mühendislik Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEROL BULKAN

    DOÇ. DR. ÖZLEM ŞENVAR

  4. Verex: yapay zeka yaklaşımına dayalı bir tıbbi teşhis programı

    Verex: a medical diagnosis program based on artificial itelligence approach (VERtigo EXpert)

    MURAT HANEF

  5. Constraint programming as a technology to supportproject management

    Başlık çevirisi yok

    ZEYNEP BESTE GÜRAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmePolitecnico di Milano

    PROF. DR. MAURO MANCİNİ