Sammanfattning av denna webbsida: Som ett lovande verktyg för att övervaka den fysiska världen drar riktningssensornätverk (DSN) bestående av ett stort antal riktningssensorer till sig allt större uppmärksamhet. Som riktningssensorer i DSNs har begränsad batterieffekt och begränsade vinklar av avkänningsområde, maximerar nätverkets livslängd samtidigt som övervakning av alla mål i ett givet område förblir en utmaning. En viktig teknik för att spara energin i riktningssensorer är att använda en nod väcka upp schemaläggning protokoll som vissa sensorer förblir aktiva för att tillhandahålla avkänningstjänster, medan de andra är inaktiva för att spara sin energi. I den här artikeln tar vi först upp ett Maximum Set Covers för DSNs (MSCD) problem, som är känt för att vara NP-komplett, och presentera en girig algoritm-baserad mål täckning schemaläggning som kan lösa detta problem genom heuristik. Detta system används som grund för jämförelse. Vi föreslår sedan ett schema över måltäckningen baserat på en genetisk algoritm som kan hitta den optimala täckningen för att förlänga nätverkets livslängd och samtidigt övervaka alla mål med hjälp av den evolutionära globala söktekniken. För att verifiera och utvärdera dessa system genomförde vi simuleringar och visade att systemen kan bidra till att förlänga nätverkets livslängd. Simuleringsresultat visade att det genetiska algoritmbaserade schemaläggningssystemet hade bättre prestanda än det giriga algoritmbaserade schemat när det gällde att maximera nätverkets livslängd.
I REF föreslår författarna ett schema över måltäckningen baserat på en genetisk algoritm som kan hitta den optimala täckningsuppsättningen för att förlänga nätverkets livslängd.
A Target Coverage Scheduling Scheme Based on Genetic Algorithms in Directional Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}