Algoritmo genético para o problema de localização de sensores

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Carvalho, Ana Sofia Fonseca de
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10451/9830
Resumo: Tese de mestrado em Estatística e Investigação Operacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
id RCAP_c5d21047c76b528026f83e85c3af30a5
oai_identifier_str oai:repositorio.ul.pt:10451/9830
network_acronym_str RCAP
network_name_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository_id_str 7160
spelling Algoritmo genético para o problema de localização de sensoresRede de sensoresProteção de PortosLocalização contínuaAdmissibilidadeLinha de visãoHeurísticaChaves aleatóriasTeses de mestrado - 2013Tese de mestrado em Estatística e Investigação Operacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013Ao longo dos anos, os problemas de redes de sensores têm-se estendido, progressivamente, a diversas áreas de aplicação. Nesta dissertação propõe-se estudar o problema de localização de sensores no âmbito da proteção de portos face a eventuais ataques terroristas numa área de interesse contínua. Mais especificamente, o principal objetivo é encontrar a melhor configuração de recursos, ou seja, o número e tipo de sensores a instalar, que maximize a proporção total de área coberta e, consequentemente, minimize o risco de uma ameaça não ser detetada - problema mono-objetivo. Posteriormente, inclui-se também na análise do problema a minimização dos custos totais que incluem custos fixos e custos de localização - problema biobjetivo. A abordagem ao problema considera a introdução de obstáculos na área de interesse. Assim, para além do caso mais simples em que a área de interesse corresponde apenas à região marítima, a existência de obstáculos introduz dois casos de estudo: analisa-se a questão da admissibilidade das soluções mediante as restrições de localização para cada tipo de sensor e estuda-se o problema da linha de visão. Para os três casos em estudo foram obtidas soluções através da aplicação do biased random-key genetic algorithm, uma heurística baseada em algoritmos genéticos onde a codificação de cada solução é feita através de chaves aleatórias. Adotando algumas simplificações, foram testados vários parâmetros de forma a obter os melhores resultados. O problema mono-objetivo, considerando a área de interesse mais simples, permitiu analisar a qualidade da heurística. Posteriormente, foram realizados testes para os restantes casos de estudo e para o problema biobjetivo. Os resultados obtidos permitiram concluir que esta metodologia é eficaz para o problema em estudo, esperando-se que, futuramente, possa ser aplicada a casos reais, através de algumas adaptações e desenvolvimentos que se sugerem.Over the years, sensor network issues have been considered for a wide range of applications. In this dissertation, the study of the problem of locating sensors in order to protect ports in a continuous area of interest is proposed. The main goal is to find the best configuration of resources, concerning the number and type of sensors to install so that the total proportion of covered area is maximized. Therefore, the risk of not detecting a threat is minimized - a mono-objective problem. Besides, it is also considered in the analysis of the problem the minimization of total costs which includes fixed costs and costs dependent on location - a bi-objective problem. The effect of incorporating obstacles in the area of interest is studied. While the simplest case considers that the area of interest corresponds only to the maritime area, the existence of obstacles leads to two study cases: the feasibility of solutions is analysed by the location constraints for each type of sensor and the line of sight problem is also considered. Solutions to all three study cases have been obtained through a biased randomkey genetic algorithm which codifies each solution by random numbers. Taking into account some simplifications, different parameters have been tested in order to get the best results. The mono-objective problem considering the simplest area of interest allows the analysis of the heuristic's quality. Various tests were performed considering the remaining study cases and the bi-objective problem. The results obtained allow us to conclude that this is an effective methodology to the problem studied. In the future, we expect that it can be applied to real cases through some adaptations and developments that are suggested.Captivo, Maria Eugénia, 1954-Rodrigues, António JoséRepositório da Universidade de LisboaCarvalho, Ana Sofia Fonseca de2013-12-20T16:19:25Z20132013-01-01T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttp://hdl.handle.net/10451/9830TID:201290960porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-11-08T15:54:36Zoai:repositorio.ul.pt:10451/9830Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:33:55.815174Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
dc.title.none.fl_str_mv Algoritmo genético para o problema de localização de sensores
title Algoritmo genético para o problema de localização de sensores
spellingShingle Algoritmo genético para o problema de localização de sensores
Carvalho, Ana Sofia Fonseca de
Rede de sensores
Proteção de Portos
Localização contínua
Admissibilidade
Linha de visão
Heurística
Chaves aleatórias
Teses de mestrado - 2013
title_short Algoritmo genético para o problema de localização de sensores
title_full Algoritmo genético para o problema de localização de sensores
title_fullStr Algoritmo genético para o problema de localização de sensores
title_full_unstemmed Algoritmo genético para o problema de localização de sensores
title_sort Algoritmo genético para o problema de localização de sensores
author Carvalho, Ana Sofia Fonseca de
author_facet Carvalho, Ana Sofia Fonseca de
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Captivo, Maria Eugénia, 1954-
Rodrigues, António José
Repositório da Universidade de Lisboa
dc.contributor.author.fl_str_mv Carvalho, Ana Sofia Fonseca de
dc.subject.por.fl_str_mv Rede de sensores
Proteção de Portos
Localização contínua
Admissibilidade
Linha de visão
Heurística
Chaves aleatórias
Teses de mestrado - 2013
topic Rede de sensores
Proteção de Portos
Localização contínua
Admissibilidade
Linha de visão
Heurística
Chaves aleatórias
Teses de mestrado - 2013
description Tese de mestrado em Estatística e Investigação Operacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, 2013
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-12-20T16:19:25Z
2013
2013-01-01T00:00:00Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://hdl.handle.net/10451/9830
TID:201290960
url http://hdl.handle.net/10451/9830
identifier_str_mv TID:201290960
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron:RCAAP
instname_str Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
instacron_str RCAAP
institution RCAAP
reponame_str Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
collection Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
repository.name.fl_str_mv Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informação
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1799134233852116992

Registros relacionados