Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
MOMHR: Giao thức Định tuyến Đa nhánh Động cho Mạng Cảm biến Không dây Sử dụng Hàm Đa mục tiêu Dựa trên Heuristic
Tóm tắt
Mạng cảm biến không dây (WSNs) là các mạng chủ yếu tập trung vào ứng dụng và được cấu thành từ một số lượng lớn các nút cảm biến. Việc sử dụng năng lượng một cách hiệu quả được coi là một đặc điểm cho cấu trúc thiết kế của WSNs. Trong các WSN, nguồn năng lượng của các nút là hạn chế. Hơn nữa, do lý do này, cần có một phương pháp khác liên quan đến khả năng sẵn có của năng lượng, đặc biệt là cho truyền thông khoảng cách dài, do đó, các hệ thống đa nhánh (MH) được chọn. Mặc dù MH giảm thiểu chi phí năng lượng sử dụng bởi tất cả các nút dọc theo đường đi, nhưng việc tìm ra đường dẫn định tuyến tốt nhất giữa các nút vẫn là một chủ đề thú vị. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một giao thức định tuyến đa mục tiêu đa nhánh (MOMHR) nhằm tối ưu hóa việc định tuyến dữ liệu để gia tăng tuổi thọ của mạng. Ở giai đoạn đầu tiên, thuật toán K-means được áp dụng để phân chia các nút thành k cụm. Tiếp theo, thuật toán tối ưu hóa tổ ong nhân tạo được áp dụng để tìm CH tốt nhất có thể trong mỗi cụm. Sau đó, bằng cách sử dụng các hàm đa mục tiêu, giao thức định tuyến đa nhánh tìm ra một đường dẫn đa nhánh với chi phí truyền thông tối thiểu từ nút đến trạm gốc. Phương pháp đề xuất của chúng tôi đã được mô phỏng trên nền tảng MATLAB và so sánh với hai giao thức gần đây như cấu trúc cụm thích ứng năng lượng thấp và giao thức định tuyến dựa trên trọng tâm hiệu quả năng lượng. Việc thực hiện các giao thức MOMHR đề xuất sử dụng hàm đa mục tiêu được đánh giá thông qua các chỉ số như hiệu quả năng lượng và tuổi thọ mạng.
Từ khóa
#Mạng cảm biến không dây #Giao thức định tuyến đa nhánh #Tối ưu hóa tổ ong nhân tạo #K-means #Tuổi thọ mạng #Hiệu quả năng lượngTài liệu tham khảo
Javaid, N., Qureshi, T. N., Khan, A. H., Iqbal, A., Akhtar, E., & Ishfaq, M. (2013). EDDEEC: Enhanced developed distributed energy-efficient clustering for heterogeneous wireless sensor networks. Procedia Computer Science,19, 914–919.
Hammoudeh, M., & Newman, R. (2015). Adaptive routing in wireless sensor networks: QoS optimisation for enhanced application performance. Information Fusion,22, 3–15.
Karvonen, H., Suhonen, J., Petäjäjärvi, J., Hämäläinen, M., Hännikäinen, M., & Pouttu, A. (2014). Hierarchical architecture for multi-technology wireless sensor networks for critical infrastructure protection. Wireless Personal Communications,76(2), 209–229.
Maleki, S., Sawhney, R., Farvaresh, H., & Sepehri, M. M. (2014). Energy efficient hybrid wired-cum-wireless sensor network design. Journal of Cleaner Production,85, 408–418.
Bandral, M. S., & Jain, S. (2014). Energy efficient protocol for wireless sensor network. In M. He (Ed.), Recent advances and innovations in engineering (ICRAIE) (pp. 1–6). New York: IEEE.
Raja, K. S., & Kiruthika, U. (2015). An energy efficient method for secure and reliable data transmission in wireless body area networks using RelAODV. Wireless Personal Communications,83(4), 2975–2997.
Brar, G. S., Rani, S., Chopra, V., Malhotra, R., Song, H., & Ahmed, S. H. (2016). Energy efficient direction-based PDORP routing protocol for WSN. IEEE Access,4, 3182–3194.
Maddali, B. K. (2015). Core network supported multicast routing protocol for wireless sensor networks. IET Wireless Sensor Systems,5(4), 175–182.
Saleem, K., Fisal, N., & Al-Muhtadi, J. (2014). Empirical studies of bio-inspired self-organized secure autonomous routing protocol. IEEE Sensors Journal,14(7), 2232–2239.
Huynh, T.-T., Dinh-Duc, A.-V., & Tran, C.-H. (2016). Delay-constrained energy-efficient cluster-based multi-hop routing in wireless sensor networks. Journal of Communications and Networks,18(4), 580–588.
Soleimani, M., Bhuiyan, M., Gregor, M., & Kerslake, R. (2016). RF channel modeling and multi-hop routing for wireless sensor networks located on oil rigs. IET Wireless Sensor Systems,6, 173–179.
Zhang, D., Song, X. D., Wang, X., & Ma, Y.-Y. (2015). Extended AODV routing method based on distributed minimum transmission (DMT) for WSN. AEU-International Journal of Electronics and Communications,69(1), 371–381.
Ramya, R., Saravanakumar, G., & Ravi, S (2016). Energy harvesting in wireless sensor networks. In S. S. Dash (Ed.) Artificial intelligence and evolutionary computations in engineering systems (pp. 841–853). New Delhi: Springer India.
Bao, F., Chen, R., Chang, M. J., & Cho, J.-H. (2012). Hierarchical trust management for wireless sensor networks and its applications to trust-based routing and intrusion detection. IEEE Transactions on Network and Service Management,9(2), 169–183.
Yu, Y., Li, K., Zhou, W., & Li, P. (2012). Trust mechanisms in wireless sensor networks attack analysis and countermeasures. Journal of Network and computer Applications,35(3), 867–880.
Yuan, Z., Han, Z., Sun, Y. L., Li, H., & Song, J. B. (2013). Routing-toward-primary-user attack and belief propagation-based defense in cognitive radio networks. IEEE Transactions on Mobile Computing,12(9), 1750–1760.
Mahmoud, M. M. E. A., & Shen, X. (2012). A cloud-based scheme for protecting source-location privacy against hotspot-locating attack in wireless sensor networks. IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems,23(10), 1805–1818.
Turkanović, M., Brumen, B., & Hölbl, M. (2014). A novel user authentication and key agreement scheme for heterogeneous ad hoc wireless sensor networks, based on the Internet of Things notion. Ad Hoc Networks,20, 96–112.
Ruj, S., Nayak, A., & Stojmenovic, I. (2013). Pairwise and triple key distribution in wireless sensor networks with applications. IEEE Transactions on Computers,62(11), 2224–2237.
Shim, K.-A. (2014). S2 DRP secure implementations of distributed reprogramming protocol for wireless sensor networks. Ad Hoc Networks,19, 1–8.
Heinzelman, W., Chandrakasan, A., & Balakrishnan, H (2000 January). Energy-efficient communication protocol for wireless sensor networks. In Proceeding if the 33rd annual Hawaii international conference on system sciences 4–7. Cambridge, MA.
Heinzelman, W. B., Chandrakasan, A. P., & Balakrishnan, H. (2002). An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks. IEEE Transactions on Wireless Communications,1(4), 660–670.
Sert, S. A., Bagci, H., & Yazici, A. (2015). MOFCA: Multi-objective fuzzy clustering algorithm for wireless sensor networks. Applied Soft Computing,30, 151–165.
Magaia, N., Horta, N., Neves, R., Pereira, P. R., & Correia, M. (2015). A multi-objective routing algorithm for wireless multimedia sensor networks. Applied Soft Computing,30, 104–112.
Sun, Z., Zhang, Y., Nie, Y., Wei, W., Lloret, J., & Song, H. (2017). CASMOC: A novel complex alliance strategy with multi-objective optimization of coverage in wireless sensor networks. Wireless Networks,23(4), 1201–1222.
Jain, S. (2018). MLBC: Multi-objective load balancing clustering technique in wireless sensor networks. Applied Soft Computing,74, 66–89.
Kaswan, A., Singh, V., & Jana, P. K. (2018). A multi-objective and PSO based energy efficient path design for mobile sink in wireless sensor networks. Pervasive and Mobile Computing,46, 122–136.
Iqbal, M., Naeem, M., Anpalagan, A., Ahmed, A., & Azam, M. (2015). Wireless sensor network optimization: Multi-objective paradigm. Sensors,15(7), 17572–17620.
Mann, P. S., & Singh, S. (2017). Artificial bee colony metaheuristic for energy-efficient clustering and routing in wireless sensor networks. Soft Computing,21(22), 6699–6712.
Jena, R. K. (2014). Artificial bee colony algorithm based multi-objective node placement for wireless sensor network. International Journal of Information Technology and Computer Science (IJITCS),6(6), 25–32.
Sarkar, A., & Murugan, T. S. (2017). Cluster head selection for energy efficient and delay-less routing in wireless sensor network. Wireless Networks,25, 1–18.
Taruna, S., Kumawat, R., & Purohit, G. N. (2012). Multi-hop clustering protocol using gateway nodes in wireless sensor network. International Journal of Wireless and Mobile Networks,4(4), 169.
Shukla, S., & Naganna, S. (2014). A review on K-means data clustering approach. International Journal of Information and Computation Technology,4(17), 1847–1860.
Wazid, M., & Das, A. K. (2016). An efficient hybrid anomaly detection scheme using K-means clustering for wireless sensor networks. Wireless Personal Communications,90(4), 1971–2000.
Eppstein, D. (1998). Finding the k shortest paths. SIAM Journal on Computing,28(2), 652–673.
Coello, C. A. C., Lamont, G. B., & Veldhuisen, D. A. V. (2001). Evolutionary algorithms for solving multi-objective problems. Berlin: Springer.
Subramanian, G., Ahmed, Z., Okelola, N., & Murugan, A. (2015). LEACH protocol based design for effective energy utilization in wireless sensor networks. In 2015 International conference on science and technology (TICST) (pp. 385–389). New York: IEEE.
Leu, J.-S., Chiang, T.-H., Yu, M.-C., & Su, K.-W. (2015). Energy efficient clustering scheme for prolonging the lifetime of wireless sensor network with isolated nodes. IEEE Communications Letters,19(2), 259–262.
Jia, J., Chen, J., Chang, G., Wen, Y., & Song, J. (2009). Multi-objective optimization for coverage control in wireless sensor network with adjustable sensing radius. Computers and Mathematics with Applications,57, 1767–1775.
Razzaque, M. A., Hong, C. S., & Lee, S. (2011). Data-centric multiobjective QoS-aware routing protocol for body sensor networks. Sensors,11, 917–937.
Yang, E., Erdogan, A. T., Arslan, T., & Barton, N. H. (2011). Multi-objective evolutionary optimizations of a space-based reconfigurable sensor network under hard constraints. Soft Computing,15(1), 25–36.
Liu, W., Qin, G., Li, S., He, J., & Zhang, X. (2015). A multiobjective evolutionary algorithm for energy-efficient cooperative spectrum sensing in cognitive radio sensor network. International Journal of Distributed Sensor Networks,11(5), 581589.
Özdemir, S., Bara’a, A. A., & Khalil, Ö. A. (2013). Multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition for energy efficient coverage in wireless sensor networks. Wireless Personal Communications,71(1), 195–215.