Sammanfattning De största problemen i trådlösa sensornätverk (WSN) är energieffektivitet eftersom de använder små batterier, som varken kan bytas ut eller laddas. Därför måste energin utnyttjas optimalt i sådana batteridrivna nät. En av de traditionella metoderna för att förbättra energieffektiviteten är genom klusterbildning. I detta dokument föreslås en hybriddifferentialutveckling och simulerad glödgningsalgoritm (DESA) för klusterbildning och val av klusterhuvuden. Eftersom klusterhuvuden vanligtvis överbelastas med ett stort antal sensornoder, tenderar det att snabbt dö av noder på grund av felaktig val av klusterhuvuden. Detta dokument syftade därför till att förlänga nätverkets livslängd genom att förhindra att klusterhuvuden dör tidigare. Den föreslagna DESA minskar antalet döda noder än Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) med 70%, Harmony Search Algorithm (HSA) med 50%, ändrade HSA med 40% och differentialutveckling med 60%.
En hybrid differentialutveckling och simulerad glödgning (DESA) metod föreslås i REF, som utför klustering för att välja CH och förhindrar tidig död av CHs (på grund av felaktigt urval av CHs) och därefter förbättrar nätverkets livslängd.
Lifetime Improvement in Wireless Sensor Networks using Hybrid Differential Evolution and Simulated Annealing (DESA)
{'venue': None, 'journal': 'Ain Shams Engineering Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}