Designen av trådlösa sensornätverk (WSN) i Internet of Things (IoT) står inför många nya utmaningar som måste hanteras genom en optimering av flera designmål. Därför är multiobjektiv optimering ett viktigt forskningsämne inom detta område. I detta dokument utvecklar vi en ny effektiv multiobjektiv optimeringsalgoritm baserad på den kaotiska myrsvärmen (CAS). Till skillnad från myrkolonioptimeringsalgoritmen (ACO) utnyttjar CAS både det kaotiska beteendet hos en enda myra och myrkolonins självorganiseringsbeteende. Först beskriver vi CAS och dess ickelinjära dynamiska modell och sedan utökar den till en multiobjektiv optimizer. Specifikt, vi först anta begreppen "nondominerad sortering" och "crowding avstånd" för att göra det möjligt för algoritmen att få den sanna eller nästan optimal. Därefter omdefinierar vi regeln om "grannars" val för varje enskild (ant) för att göra det möjligt för algoritmen att konvergera och fördela lösningarna jämnt. Dessutom samlar vi de nuvarande bästa individerna inom varje generation och använder den "arkivbaserade" metoden för att påskynda konvergensen av algoritmen. De numeriska experimenten visar att den föreslagna algoritmen överträffar två ledande algoritmer på de mest kända testfallen när det gäller generationsavstånd, felkvot och avstånd.
En annan ny bioinspirerad multi-objektiv optimeringsalgoritm som heter MOCAS REF föreslogs för trådlösa sensornätverk när det gäller generationsavstånd, felförhållande och avstånd.
A Novel Bioinspired Multiobjective Optimization Algorithm for Designing Wireless Sensor Networks in the Internet of Things
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}