Maximering av nätverkets livstid och datainsamling är två viktiga funktioner i WSN. I detta syfte föreslås rörlighet som en lösning för att förbättra datainsamlingsprocessen och främja energieffektivitet. I detta dokument fokuserar vi på Sink mobilitet som har rollen som datainsamling. Problemet är hur man hittar en optimal datainsamlingsbana för Mobile Sink med hjälp av ungefärliga optimeringstekniker. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi en optimeringsmodell för Mobile Sink för att förbättra datainsamlingsprocessen och därmed förlänga nätverkets livslängd för WSN. Vårt förslag är baserat på en multiobjektiv funktion med hjälp av en viktad Sum Method (WSM) genom att anpassa två metaheuristics metoder, Tabu Search (TS) och Simulated Annealing (SA), till detta problem. För att testa vårt förslag genom experiment har vi utformat och utvecklat en integrerad miljö för optimering och simulering baserad på metaheuristics verktyg (IEOSM). Miljön IEOSM hjälper oss att bestämma den bästa optimeringsmetoden när det gäller optimal bana, genomförandetid och kvalitet på datainsamlingen. IEOSM integrerar också ett kraftfullt simuleringsverktyg för att utvärdera metoderna när det gäller energiförbrukning, datainsamling och latens.
I detta dokument använder vi en mobilitetsmodell baserad på metaheuristiska algoritmer som används i en tidigare publikation REF, där MS samlar in data från varje sensornoder i nätverket.
Integrated Environment of Metaheuristics for Optimal Data Collection in Wireless Sensor Network with Mobile Sink
{'venue': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'journal': 'Wireless Communications and Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}