Sammanfattning av denna webbsida: Detta arbete tar upp det energibaserade problemet med lokalisering av källor i trådlösa sensornätverk. I stället för att kringgå problemet med maximal sannolikhet (ML) genom att tillämpa konvexa avkopplingar och approximationer, närmar vi oss det direkt genom användning av metaheuristics. Såvitt vi vet är detta första gången metaheuristics tillämpas på denna typ av problem. Mer specifikt tillämpas en Elephant Herding Optimation (EHO) algoritm. Genom omfattande simuleringar optimeras EHO-algoritmens nyckelparametrar så att de matchar energisönderfallsmodellen mellan två sensornoder. En detaljerad analys av den beräkningsmässiga komplexiteten presenteras, samt en prestandajämförelse mellan den föreslagna algoritmen och befintliga icke-metaeuristiska. Simuleringsresultat visar att det nya tillvägagångssättet avsevärt överträffar befintliga lösningar i bullriga miljöer, vilket uppmuntrar till ytterligare förbättringar och testning av metaheuristiska metoder.
Correia m.fl. REF använde först en metaheuristisk algoritm, nämligen EHO, för att ta itu med det energibaserade problemet med lokalisering av källor i trådlösa sensornätverk.
Elephant Herding Optimization for Energy-Based Localization
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}