فعالية خوارزمية التطور المعَّدلة لتحسين عمر الشبكة فيWSN

الملخص

تعزيز عمر الشبكة هو الهدف الأساسي للباحثين في شبكات الاستشعار اللاسلكية. تعتبر الطاقة المستثمرة في التوجيه واختيار رأس المجموعة من بين الخيارات المختلفة لتقليل استهلاك الطاقة، ومن افضل الآليات الفعالة. تم اعتبار كلتا المهمتين صعبة للغاية ويصعب الحصول على الحل الفعال. نظرًا لأنه من الصعب على الأساليب التقليدية تلبية المتطلبات والصعوبات، فإن الحل وفق خوارزميات الميتاهستيرية الذي يركز على طرق الحساب الطبيعية قد وفر البساطة. يقترح العمل مواجهة هذه التحديات باستخدام الذكاء الحسابي وخاصة التطور التفاضلي DE Differential Evolution والخوارزمية الجينيةGA  Genetic Algorithm. تم تصميم طريقة موفرة للطاقة في الشبكة الديناميكية مع اختلافات في DE، وتم اكتشاف طرق سريعة وقابلة للتكيف للشبكات التي تخضع للتغييرات. تم تصميم DE القائم على المعرفة اعتمادًا على المعرفة السابقة لإعادة تحديد طرق جديدة لتغيير الشبكة. تم تصميم إستراتيجية الطفرات الهجينة بموجب DE القياسي لاختيار رأس المجموعة التي توفر خصائص تقارب أسرع. تم تنفيذ الحلول المقترحة في ظل بيئة MATLAB وأظهرت النتائج أن الحلول المقترحة تعمل بشكل أفضل لتكوينات الشبكات المختلفة. حقق اكتشاف المسار الديناميكي باستخدام Knowledge based Differential Evolution)  (KDE توفيرًا للطاقة بنسبة 9.83 إلى 49.2 بالمائة مقارنة بـ Redefinition of population in Differential Evolution (RDE) و 6.7 إلى 29.5 بالمائة مقارنة بـ random Perturbations in Differential Evolution (PDE). كما أن توفير الطاقة الذي تم تحقيقه في اختيار رأس المجموعة باستخدام Hybrid mutation strategy based DE (HMDE) المقترح هو 10 إلى 33 بالمائة أفضل مقارنة بـ different algorithm dynamic weighted PSO (dyPSO) و5 إلى 10 بالمائة أفضل مقارنة بـ (SDE) standard DE.