Une technique d'optimisation hybride pour le déploiement et le routage dans les WSN - Sobana Rani, Sheela;Muniappan, Yuvaraju
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Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) sont l'une des technologies les plus importantes de ce siècle. Leur conception est influencée par de nombreux facteurs tels que les erreurs de transmission, la topologie du réseau et la consommation d'énergie. Par conséquent, le développement d'une application WSN présente plusieurs défis de mise en oeuvre. Ce livre décrit le problème du déploiement et du routage, qui est la question la plus fondamentale dans la conception des WSN. Ce livre décrit une technique d'optimisation hybride pour le déploiement et le routage des noeuds dans les réseaux de…mehr

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Produktbeschreibung
Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) sont l'une des technologies les plus importantes de ce siècle. Leur conception est influencée par de nombreux facteurs tels que les erreurs de transmission, la topologie du réseau et la consommation d'énergie. Par conséquent, le développement d'une application WSN présente plusieurs défis de mise en oeuvre. Ce livre décrit le problème du déploiement et du routage, qui est la question la plus fondamentale dans la conception des WSN. Ce livre décrit une technique d'optimisation hybride pour le déploiement et le routage des noeuds dans les réseaux de capteurs sans fil. La technique d'optimisation hybride utilise la logique floue pour la sélection des noeuds et la technique d'optimisation des essaims de particules (PSO) pour déployer et acheminer les noeuds dans la région délimitée. L'objectif principal de la technique de déploiement est de fournir une meilleure couverture du réseau ainsi qu'une meilleure efficacité énergétique que les autres algorithmes. En ce qui concerne le routage, l'algorithme proposé trouve un itinéraire optimal pour minimiser la perte de données sur le chemin et la consommation d'énergie des capteurs, tout en maximisant la précision des données. La technique d'optimisation hybride augmente la couverture du réseau plus rapidement que les autres algorithmes en termes de temps d'itération, car PSO converge plus rapidement.
Autorenporträt
Sheela Sobana Rani poluchila stepen' Ph.D. w Uniwersitete Anny, Chennai. U nee 13-letnij opyt prepodawaniq. V nastoqschee wremq ona rabotaet docentom na kafedre ECE w Tehnologicheskom institute Shri Ramakrishny, Koimbatur. Ee nauchnye interesy - besprowodnye sensornye seti i VLSI. Ona qwlqetsq pozhiznennym chlenom ISTE, IAENG, IACSIT i SDIWC.