Analysis of the power dissipation of the wireless sensor with heuristic and metaheuristic methods for solving

• Autorzy: Chatwaranon, Yutti , Tunyasrirut, Satean , Phatsornsiri, Punnavich

Warianty tytułu

PL

Analiza rozpraszania mocy czujnika bezprzewodowego za pomocą heurystycznych i metaheurystycznych metod rozwiązywania

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A wireless sensor network (WSN) consists of nodes and base stations, with nodes being environment sensors or controllable sensors. WSN has been continuously developed in several industries, especially in agriculture, where it is used to perceive the ambiance of plots through mobile applications, operating these sensors interconnected through various protocols. However, these node sensors have limited lifespan, due to the battery depletion or reliability of other power sources such as solar cells. Computation of energy consumption, therefore, is essential important to the WSN. In this study,the base stations are placed within an area of 35×35 m2 in an order determined by different methods: ABC, ACO, FA, GA, and PSO. Additionally, PEGASIS is introduced for efficient power gathering as a chain protocol for increasing the WSN’s lifetime. The simulation results yield an overall energy of 6453, with ABC being the optimal routing for the PEGASIS energy efficiency determination.

PL

Bezprzewodowa sieć czujników (WSN) składa się z węzłów i stacji bazowych, przy czym węzły są czujnikami środowiskowymi lub czujnikami kontrolowanymi. WSN jest stale rozwijany w kilku branżach, zwłaszcza w rolnictwie, gdzie jest używany do postrzegania atmosfery działek za pomocą aplikacji mobilnych, obsługujących te czujniki połączone ze sobą za pomocą różnych protokołów. Jednak te czujniki węzłowe mają ograniczoną żywotność ze względu na wyczerpanie baterii lub niezawodność innych źródeł zasilania, takich jak ogniwa słoneczne. Dlatego też obliczanie zużycia energii jest bardzo ważne dla WSN.W niniejszym opracowaniu stacje bazowe rozmieszczono na powierzchni 35×35 m2 w kolejności ustalonej różnymi metodami: ABC, ACO, FA, GA, PSO. Dodatkowo wprowadzono PEGASIS w celu wydajnego gromadzenia energii jako protokół łańcuchowy zwiększający żywotność sieci WSN. Wyniki symulacji dają całkowitą energię 6453, przy czym ABC jest optymalnym routingiem dla określenia efektywności energetycznej PEGASIS.

Słowa kluczowe

PL

bezprzewodowa sieć czujników; WSN; czujnik środowiskowy; protokoły; PEGASUS

EN

wireless sensor network; WSN; environmental sensors; protocols; PEGASUS

• Czasopismo: Przegląd Elektrotechniczny
• Rocznik: 2023
• Tom: R. 99, nr 2
• Strony: 96--99
• Opis fizyczny: Bibliogr. 17 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Chatwaranon, Yutti

• Pathumwan Institute of Technology, Thailand

autor

Tunyasrirut, Satean

• Pathumwan Institute of Technology, Thailand

autor

Phatsornsiri, Punnavich

• Pathumwan Institute of Technology, Thailand

Bibliografia

• [1] Jing Xiao, Chaoqun Li, and Jie Zhou, “Minimization of Energy Consumption for Routing in High Density Wireless Sensor Networks Based on Adaptive Elite Ant Colony Optimization” Hindawi Journal of Sensors Volume 2021, pp. 1-12
• [2] A.Indhumathi, “Concepts of Quadratic Assignment Problem Relevant to Wireless Sensor Networks” International Journal of Latest Trends in Engineering and Technology (IJLTET),2016,pp 631 – 636.
• [3] Abhilash Chaparala, Clara Novoa and Apan Qasem, “Autotuning GPU-accelerated QAP Solvers for Power and Performance” International Conference on High Performance Computing and Communications (HPCC), 2015, pp. 78-83.
• [4] Lv Congying, Zhao Huanping and Yang Xinfeng, “Particle Swarm Optimization Algorithm for Quadratic Assignment Problem” International Conference on Computer Science and Network Technology, 2011, pp. 1728 – 1731.
• [5] Mohamed Saifullah Hussin and Thomas Stutzle, “High Performing Stochastic Local Search Algorithms for the QAP and Their Performance in Dependence to the Instance Structure and Size” IEEE, 2011, pp. 139 – 144.
• [6] Mohamed Abdel-Baseta, Haizhou Wub, Yongquan Zhoub and Lila Abdel-fataha, “Elite opposition-flower pollination algorithm for quadratic assignment problem” Journal of Intelligent & Fuzzy Systems 33 (2017),pp. 901–911
• [7] Nirmal Jeet Singh, R. Mediratta, “Quadrative Assignment Problems (QAP) using Ant Colony Optimization (ACO)” International Journal of Applied Engineering Research ISSN 0973-4562 Volume 14, Number 21 (2019) pp. 3996-4000.
• [8] Amilkar Puris , Rafael Bello and Francisco Herrera, “Analysis of the efficacy of a Two-Stage methodology for ant colony optimization: Case of study with TSP and QAP” Expert Systems with Applications 37 2010,pp. 5443–5453.
• [9] Fatma Mbarek and Volodymyr Mosorov, “Hybrid Nearest Neighbor Ant Colony Optimization Algorithm for Enhancing Load Balancing Task Management” article processing charges (APC), 2021, pp. 1- 18.
• [10] Thashika D. Rupasinghe and Mary E. Kurz, “Metaheuristics for Quadratic Assignment Problem (QAP)”, Proceedings of the 2009 Industrial Engineering Research Conference, 2009
• [11] SUNIL KUMAR SINGH, PRABHAT KUMAR, AND JYOTI PRAKASH SINGH, “A Survey on Successors of LEACH Protocol” IEEE, 2017 , pp.4298 – 4328.
• [12] A. Kavitha ꞏ Koppala Guravaiah and R. Leela Velusamy,“CS-CGMP: Clustering Scheme Using Canada Geese Migration Principle for Routing in Wireless Sensor Networks” Wireless Personal Communications, 2020.
• [13] M. Liaqat, N. Javaid, M. Akbar, Z. A. Khan, L. Ali, S. Hafizah, and A. Ghani. “HEX Clustering Protocol for Routing in Wireless Sensor Network” International Conference on Advanced Information Networking and Applications,IEEE, 2014, pp.549 -554
• [14] Razan Khalid Alhatimi, Omar Saad Almousa and Firas Ali Albalas, “Reducing Power Consumption in Hexagonal Wireless Sensor Networks Using Efficient Routing Protocols” J. ICT Res. Appl., Vol. 15, No. 2, 2021, 169-187
• [15] Komalpreet Kaur and Er. Shivani Sharma, “Enhanced Distributed Energy Efficient Clustering Protocol” InternationalConference on Computer Communication and Informatics (ICCCI -2020), 2020, Coimbatore, INDIA
• [16] Mariam Shaji and Ajith S, “Distributed Energy Efficient Heterogeneous Clustering in Wireless Sensor Network” Fifth International Conference on Advances in Computing and Communications, 2015, pp. 130 – 134.
• [17] PANKAJ KUMAR and N.C.BARWAR, “PERFORMANCE AND COMPARATIVE ANALYSIS OF DISTRIBUTED ENERGY EFFICIENT CLUSTERING PROTOCOLS IN WIRELESS SENSOR NETWORKS” nternational Journal of Advances in Electronics and Computer Science, ISSN: 2393-2835, 2016, pp. 17- 22

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2024).

Identyfikatory

DOI

10.15199/48.2023.02.15