Datainsamling är en grundläggande verksamhet i olika mobila trådlösa sensornätverk (MWSN) applikationer. Energin av noder runt Sink kan vara olägligt utarmat på grund av det faktum att sensor noder måste överföra stora mängder data, lätt att bilda en flaskhals i energiförbrukning; mobila trådlösa sensornätverk har utformats för att ta itu med denna fråga. I denna studie fokuserade vi på en storskalig och intensiv MWSN som möjliggör en viss mängd datalatens genom att undersöka mobil Sink balans från tre aspekter: datainsamling maximering, mobil bana längd minimering, och nättillförlitlighet optimering. Vi härledde också en motsvarande formel för att representera MWSN och visade att det utgör ett NP-hård problem. Traditionella datainsamlingsmetoder fokuserar endast på att öka mängden datainsamling eller minska den totala nätenergiförbrukning, vilket är anledningen till att vi utformade den föreslagna heuristiska algoritmen för att gemensamt överväga cluster huvud val, routing vägen från vanliga noder till klusterhuvud noden, och mobil Sink banplanering optimering. Den föreslagna datainsamlingsalgoritmen för mobila Sinks är i själva verket baserad på artificiell bikoloni. Simuleringsresultat visar att den föreslagna algoritmen, jämfört med andra algoritmer, effektivt kan minska dataöverföringen, spara energi, förbättra nätverksdatainsamlingens effektivitet och tillförlitlighet och förlänga nätverkets livslängd.
En artificiell bikoloni (ABC)-baserad datainsamlingsteknik som utför tre funktioner föreslås i REF: mobilt handfat vägplanering optimering, routing vägen från nod till CH, och sedan CH urval.
Optimization-Based Artificial Bee Colony Algorithm for Data Collection in Large-Scale Mobile Wireless Sensor Networks
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}