Configuração das posições dos nós de uma rede de sensores sem fio baseada em algoritmos genéticos.
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2013 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG |
Texto Completo: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6331 |
Resumo: | As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) estão sendo utilizadas nos mais variados tipos de aplicação e um dos aspectos importantes a considerar é o tempo de funcionamento, que está ligado diretamente ao consumo de energia. Além deste, existem outros tão importantes quanto, como os relacionados à qualidade de serviço (QoS), mais especificamente à Taxa de Cobertura da Área de interesse da aplicação, o Tempo de Atraso Fim-a-Fim (TAFF) e a Taxa de Perda de Pacotes (TPP) da RSSF. Neste contexto, esta dissertação propõe a utilização de um algoritmo de busca, baseado em Algoritmos Genéticos (AG), cujo objetivo é encontrar a melhor configuração para implantação dos nós sensores de uma RSSF, utilizando as métricas energia residual, taxa de cobertura, TAFF e TPP. Para que os resultados obtidos a partir da abordagem proposta sejam os mais realistas possíveis, nas simulações foram utilizados módulos que implementam a presença de obstáculos nos cenários. Os resultados obtidos, inicialmente, sem o uso de obstáculos, mostram que o uso de AG proporciona um ganho acima de 78,0% para o somatório da energia residual, uma redução do TAFF de, aproximadamente, 50,0% e uma redução da TPP de 44,0% em relação a uma abordagem que utiliza distribuição aleatória dos nós sensores, ora denominada abordagem tradicional. Outro resultado relevante mostra que a utilização da abordagem proposta apresentou taxa de sucesso de 95,0%, na busca da configuração de implantação dos nós sensores que proporcione a cobertura de 100% da área do cenário, contra uma taxa de 10% de sucesso para a abordagem tradicional. Observou-se, também, uma diferença significativa entre os resultados das simulações com o módulo de obstáculos do cenário ativo e com o módulo desativado. No experimento para verificação da influência do módulo de obstáculos sobre a TPP, a redução com esse módulo desativado foi de 12,0% enquanto que a redução com o módulo ativado foi superior a 39,0%. Os resultados dos experimentos confirmaram que o modelo implementado proporcionou uma melhoria nas métricas utilizadas na busca, aumentando a taxa de cobertura e o tempo de vida da RSSF e, ao mesmo tempo, reduzindo o TAFF e a TPP, quando comparado ao modelo tradicional. |
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Configuração das posições dos nós de uma rede de sensores sem fio baseada em algoritmos genéticos.Configuration of node positions of a wireless sensor network based on genetic algorithms.Redes de Sensores Sem Fio (RSSF)Algoritmo de BuscaAlgoritmos Genéticos (AG)Qualidade de Serviço (QoS)Taxa de Cobertura da Área de Interesse da AplicaçãoTempo de Atraso Fim-a-Fim (TAFF)Taxa de Perda de Pacotes (TPP) da RSSFWireless Sensor Networks (RSSF)Search AlgorithmGenetic Algorithms (AG)Quality of Service (QoS)Coverage Rate for the Area of Interest of ApplicationEnd-to-End Delay Time (TAFF)RSSF Packet Loss Rate (TPP)Ciência da ComputaçãoAs Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) estão sendo utilizadas nos mais variados tipos de aplicação e um dos aspectos importantes a considerar é o tempo de funcionamento, que está ligado diretamente ao consumo de energia. Além deste, existem outros tão importantes quanto, como os relacionados à qualidade de serviço (QoS), mais especificamente à Taxa de Cobertura da Área de interesse da aplicação, o Tempo de Atraso Fim-a-Fim (TAFF) e a Taxa de Perda de Pacotes (TPP) da RSSF. Neste contexto, esta dissertação propõe a utilização de um algoritmo de busca, baseado em Algoritmos Genéticos (AG), cujo objetivo é encontrar a melhor configuração para implantação dos nós sensores de uma RSSF, utilizando as métricas energia residual, taxa de cobertura, TAFF e TPP. Para que os resultados obtidos a partir da abordagem proposta sejam os mais realistas possíveis, nas simulações foram utilizados módulos que implementam a presença de obstáculos nos cenários. Os resultados obtidos, inicialmente, sem o uso de obstáculos, mostram que o uso de AG proporciona um ganho acima de 78,0% para o somatório da energia residual, uma redução do TAFF de, aproximadamente, 50,0% e uma redução da TPP de 44,0% em relação a uma abordagem que utiliza distribuição aleatória dos nós sensores, ora denominada abordagem tradicional. Outro resultado relevante mostra que a utilização da abordagem proposta apresentou taxa de sucesso de 95,0%, na busca da configuração de implantação dos nós sensores que proporcione a cobertura de 100% da área do cenário, contra uma taxa de 10% de sucesso para a abordagem tradicional. Observou-se, também, uma diferença significativa entre os resultados das simulações com o módulo de obstáculos do cenário ativo e com o módulo desativado. No experimento para verificação da influência do módulo de obstáculos sobre a TPP, a redução com esse módulo desativado foi de 12,0% enquanto que a redução com o módulo ativado foi superior a 39,0%. Os resultados dos experimentos confirmaram que o modelo implementado proporcionou uma melhoria nas métricas utilizadas na busca, aumentando a taxa de cobertura e o tempo de vida da RSSF e, ao mesmo tempo, reduzindo o TAFF e a TPP, quando comparado ao modelo tradicional.Wireless Sensor Networks (WSN) are being used in various kinds of application and one of the important aspects to consider is the running time, which is directly linked to energy consumption. Furthermore, there are other aspects just as important, like those related to Quality of Service (QoS), more specifically the Coverage Ratio of the region of interest in the application, the End-to-End Delay time (EED) and the Package Loss Rate (PLR) of a WSN. In this context, this paper proposes the use of asearch algorithm, based on Genetic Algorithms (GA), whose objective is to find the best configuration for deployment of sensor nodes in a WSN, using the residual energy metrics, coverage rate, EED and PLR. In order for the results obtained from the proposed approach to be the most realistic as possible, it was used simulation modules that implement the presence of obstacles in the surroundings. The results obtained, initially without the use of obstacles, show that the use of GA provides a gain up to 78.0% for the sum of the residual energy, a reduction of almost 50.0% in the EED and 44.0% in the PLR, compared to an approach that uses random distribution of sensor nodes, called traditional approach. Another result shows that the use of the proposed approach had a success rate of 95.0% when searching for the deployment configuration of the sensor nodes to provide 100% coverage of the scene region, compared to a 10% success rate for traditional approach. There was also a significant difference between the results of the simulations with the module of the scenario obstacles activated and the ones with the module disabled. In the experiment to check the influence of the obstacles on the module over the PLR, it was observed a reduction of the PLR with the module of the scenario obstacles off of 12.0%, whereas the reduction with the module activated was of more than 39.0%. The results of the experiments confirmed that the implemented model gives a better gain in the metrics the search, maximizing the coverage rate and time of life the WSN and minimizing the TAFF and TPP compared with the traditional model.Universidade Federal de Campina GrandeBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIPÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃOUFCGMELCHER, Elmar Uwe Kurt.MELCHER, E. U. K.http://lattes.cnpq.br/2995510206880397BRITO , Alisson Vasconcelos de.BRITO, Andrey Elísio Monteiro.VASCONCELOS, Alexandre Sales.2013-08-212019-08-29T11:55:19Z2019-08-292019-08-29T11:55:19Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/6331VASCONCELOS, Alexandre Sales. Configuração das posições dos nós de uma rede de sensores sem fio baseada em algoritmos genéticos. 2013. 192f. (Dissertação) Mestrado em Ciência da Computação, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2013. 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As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) estão sendo utilizadas nos mais variados tipos de aplicação e um dos aspectos importantes a considerar é o tempo de funcionamento, que está ligado diretamente ao consumo de energia. Além deste, existem outros tão importantes quanto, como os relacionados à qualidade de serviço (QoS), mais especificamente à Taxa de Cobertura da Área de interesse da aplicação, o Tempo de Atraso Fim-a-Fim (TAFF) e a Taxa de Perda de Pacotes (TPP) da RSSF. Neste contexto, esta dissertação propõe a utilização de um algoritmo de busca, baseado em Algoritmos Genéticos (AG), cujo objetivo é encontrar a melhor configuração para implantação dos nós sensores de uma RSSF, utilizando as métricas energia residual, taxa de cobertura, TAFF e TPP. Para que os resultados obtidos a partir da abordagem proposta sejam os mais realistas possíveis, nas simulações foram utilizados módulos que implementam a presença de obstáculos nos cenários. Os resultados obtidos, inicialmente, sem o uso de obstáculos, mostram que o uso de AG proporciona um ganho acima de 78,0% para o somatório da energia residual, uma redução do TAFF de, aproximadamente, 50,0% e uma redução da TPP de 44,0% em relação a uma abordagem que utiliza distribuição aleatória dos nós sensores, ora denominada abordagem tradicional. Outro resultado relevante mostra que a utilização da abordagem proposta apresentou taxa de sucesso de 95,0%, na busca da configuração de implantação dos nós sensores que proporcione a cobertura de 100% da área do cenário, contra uma taxa de 10% de sucesso para a abordagem tradicional. Observou-se, também, uma diferença significativa entre os resultados das simulações com o módulo de obstáculos do cenário ativo e com o módulo desativado. No experimento para verificação da influência do módulo de obstáculos sobre a TPP, a redução com esse módulo desativado foi de 12,0% enquanto que a redução com o módulo ativado foi superior a 39,0%. Os resultados dos experimentos confirmaram que o modelo implementado proporcionou uma melhoria nas métricas utilizadas na busca, aumentando a taxa de cobertura e o tempo de vida da RSSF e, ao mesmo tempo, reduzindo o TAFF e a TPP, quando comparado ao modelo tradicional. |
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