Localization with Particle Swarm Optimization, Continuous Time Ant Colony Algorithm, Vortex Search Algorithm, Invasive Weed Optimization Algorithms with Wireless Sensor Networks and K-Connectivity Analysis
[ X ]
Tarih
2021
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Wireless sensor networks (WSN) are used in many different fields. It is important to determine the location of the information received so that the information becomes meaningful in the applied areas. Different methods have been used to determine the location of WSN’s. Even if any of the nodes in the WSN are disabled, communication in the network shouldn’t be disrupted. In this case, k-connectivity is an important point for the network. In the article, Particle Swarm Optimization (PSO), Ant Colony Optimization for Continuous Domains (ACOR), Vortex Search Algorithm (VSA), and Invasive Weed Optimization (IWO) the location of the sensor nodes are determined using. The k-connectivity is calculated based on the transmission distance (R). The average error in the localization is examined by applying k-connectivity to the algorithms in the Matlab environment, and the simulation results are shown in tables and figures.
Kablosuz sensör ağları (KSA) birçok farklı alanlarda kullanılmaktadır. Uygulanan alanlarda bilginin anlamlı hale gelmesi için alınan bilginin konumu tespit edilmesi önemlidir. KSA’ların konum belirlenmesinde farklı yöntemler kullanılmıştır. KSA’daki düğümlerden herhangi biri devre dışı kalsa bile ağdaki iletişim bozulmamalıdır. Bu durumda k-bağlılık ağ için önemli bir noktadır. Makalede Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization-PSO), Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması (Ant Colony Optimization for Continuous Domains-ACOR), Girdap Arama Algoritması (Vortex Search Algorithm-VSA) ve Yabani Ot Optimizasyon (Invasive Weed Optimization-IWO) algoritması kullanılarak sensör düğümlerin konumu tespit edilmiştir. İletim aralığına (R) bağlı olarak k-bağlılık hesaplanmıştır. Matlab ortamında algoritmalara k-bağlılık uygulanarak konumlandırmada meydana gelen ortalama hata incelenmiş ve simülasyon sonuçları tablolar ve şekiller halinde gösterilmiştir.
Kablosuz sensör ağları (KSA) birçok farklı alanlarda kullanılmaktadır. Uygulanan alanlarda bilginin anlamlı hale gelmesi için alınan bilginin konumu tespit edilmesi önemlidir. KSA’ların konum belirlenmesinde farklı yöntemler kullanılmıştır. KSA’daki düğümlerden herhangi biri devre dışı kalsa bile ağdaki iletişim bozulmamalıdır. Bu durumda k-bağlılık ağ için önemli bir noktadır. Makalede Parçacık Sürü Optimizasyonu (Particle Swarm Optimization-PSO), Sürekli Zaman Karınca Koloni Algoritması (Ant Colony Optimization for Continuous Domains-ACOR), Girdap Arama Algoritması (Vortex Search Algorithm-VSA) ve Yabani Ot Optimizasyon (Invasive Weed Optimization-IWO) algoritması kullanılarak sensör düğümlerin konumu tespit edilmiştir. İletim aralığına (R) bağlı olarak k-bağlılık hesaplanmıştır. Matlab ortamında algoritmalara k-bağlılık uygulanarak konumlandırmada meydana gelen ortalama hata incelenmiş ve simülasyon sonuçları tablolar ve şekiller halinde gösterilmiştir.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Localization in wireless sensor networks, PSO, ACOR, VSA, IWO, K-connectivity, Kablosuz sensör ağlarında konumlandırma, PSO, ACOR, VSA, IWO, K-bağlılık, Electrical Engineering
Kaynak
Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
1
Sayı
3-242
