Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі

Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі

Meta-heuristic methods have shown good efficiency in solving optimization problems related to a wide range of practical applications in wireless sensor networks (WSN). Biogeography based optimization (BBO) is an evolutionary technique inspired by the migration of species between habitats which have...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2018
Main Authors: Bhushan, S., Antoshchuk, S. G.
Format: Article
Language:English
Published: PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers 2018
Subjects:
кластеризація
час життя мережі
період стабільності
BBO
оптимізація
Online Access:https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2018.2.15
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Technology and design in electronic equipment

Institution

Technology and design in electronic equipment
id oai:tkea.com.ua:article-161
record_format ojs
spelling oai:tkea.com.ua:article-1612025-05-30T19:27:47Z A hybrid approach to energy efficient clustering for heterogeneous wireless sensor network Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі Bhushan, S. Antoshchuk, S. G. clustering network life time stability period BBO optimization кластеризація час життя мережі період стабільності BBO оптимізація Meta-heuristic methods have shown good efficiency in solving optimization problems related to a wide range of practical applications in wireless sensor networks (WSN). Biogeography based optimization (BBO) is an evolutionary technique inspired by the migration of species between habitats which have been applied in solving global optimization problems. The article presents a hybrid approach for clustering wireless sensor networks that combines the meta-heuristic algorithm BBO, and K-environments. The simulation results show that the proposed approach (named KBBO) significantly improved the efficiency of such WSN parameters as stability time, lifetime, residual energy and throughput. Гетерогенні бездротові сенсорні мережі (БСМ) сьогодні знаходять широке застосування у моніторингу навколишнього середовища, в системах безпеки, охорони здоров'я та військовій сфері. Основною проблемою БСМ є необхідність максимізувати час життя мережі, зменшуючи при цьому споживання енергії вузлів сенсора. Для її вирішення удосконалюють протоколи маршрутизації шляхом удосконалення процедури кластеризації для БСМ. Метаевристичні методи показали гарну ефективність при розв'язанні задач оптимізації, пов'язаних з широким спектром практичних застосувань в бездротових сенсорних мережах. Оптимізація на основі біогеографії (BBO) — це еволюційний метод, заснований на міграції видів між середовищами існування, який широко застосовується при вирішенні завдань глобальної оптимізації. Визначено завдання оптимізації в термінах і позначеннях моделей біогеографії: кожний острів представляє одне рішення, відображене ознакою життєздатності — цільовою функцією, значення якої є індексом придатності острова-рішення. Хороше рішення має високий показник придатності. У статті представлено гібридний підхід для кластеризації бездротових сенсорних мереж, який об'єднує метаевристичний алгоритм BBO та метод кластеризації K-середніх.Для дослідження запропонованого підходу до енергоефективної кластеризації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі на його основі розроблено протокол маршрутизації, названий KBBO. Продуктивність KBBO була ретельно протестована та порівняна з відомими протоколами SEP, IHCR та ERP за кількома показниками: тривалість життєвого циклу мережі (кількість живих вузлів, кількість раундів), залишкова енергія, період стабільності та пропускна здатність на 10% та 20% розширених вузлів. Результати моделювання показали, що пропонований підхід дозволив значно покращити ефективність вказаних параметрів БСМ. PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers 2018-04-18 Article Article Peer-reviewed Article application/pdf https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2018.2.15 10.15222/TKEA2018.2.15 Technology and design in electronic equipment; No. 2 (2018): Tekhnologiya i konstruirovanie v elektronnoi apparature; 15-20 Технологія та конструювання в електронній апаратурі; № 2 (2018): Технология и конструирование в электронной аппаратуре; 15-20 3083-6549 3083-6530 10.15222/TKEA2018.2 en https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2018.2.15/146 Copyright (c) 2018 Bhushan S., Antoshchuk S. G. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
institution Technology and design in electronic equipment
baseUrl_str
datestamp_date 2025-05-30T19:27:47Z
collection OJS
language English
topic кластеризація
час життя мережі
період стабільності
BBO
оптимізація
spellingShingle кластеризація
час життя мережі
період стабільності
BBO
оптимізація
Bhushan, S.
Antoshchuk, S. G.
Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі
topic_facet clustering
network life time
stability period
BBO
optimization
кластеризація
час життя мережі
період стабільності
BBO
оптимізація
format Article
author Bhushan, S.
Antoshchuk, S. G.
author_facet Bhushan, S.
Antoshchuk, S. G.
author_sort Bhushan, S.
title Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі
title_short Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі
title_full Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі
title_fullStr Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі
title_full_unstemmed Гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі
title_sort гібридний підхід до енергоефективної кластерізації для гетерогенної бездротової сенсорної мережі
title_alt A hybrid approach to energy efficient clustering for heterogeneous wireless sensor network
description Meta-heuristic methods have shown good efficiency in solving optimization problems related to a wide range of practical applications in wireless sensor networks (WSN). Biogeography based optimization (BBO) is an evolutionary technique inspired by the migration of species between habitats which have been applied in solving global optimization problems. The article presents a hybrid approach for clustering wireless sensor networks that combines the meta-heuristic algorithm BBO, and K-environments. The simulation results show that the proposed approach (named KBBO) significantly improved the efficiency of such WSN parameters as stability time, lifetime, residual energy and throughput.
publisher PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers
publishDate 2018
url https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2018.2.15
work_keys_str_mv AT bhushans ahybridapproachtoenergyefficientclusteringforheterogeneouswirelesssensornetwork
AT antoshchuksg ahybridapproachtoenergyefficientclusteringforheterogeneouswirelesssensornetwork
AT bhushans gíbridnijpídhíddoenergoefektivnoíklasterízacíídlâgeterogennoíbezdrotovoísensornoímereží
AT antoshchuksg gíbridnijpídhíddoenergoefektivnoíklasterízacíídlâgeterogennoíbezdrotovoísensornoímereží
AT bhushans hybridapproachtoenergyefficientclusteringforheterogeneouswirelesssensornetwork
AT antoshchuksg hybridapproachtoenergyefficientclusteringforheterogeneouswirelesssensornetwork
first_indexed 2025-09-24T17:30:28Z
last_indexed 2025-09-24T17:30:28Z
_version_ 1850410217377890304

Similar Items