För närvarande används trådlösa sensornätverk (WSN) i många tillämpningar, nämligen miljöövervakning, katastrofhantering, industriell automation och medicinsk elektronik. Sensornoder har många begränsningar som låg batteritid, litet minnesutrymme och begränsad datorkapacitet. För att skapa ett trådlöst sensornätverk mer energieffektivt, har svärm intelligens teknik använts för att lösa många optimeringsproblem i WSNs. I många befintliga kluster tekniker en konstgjord bikoloni (ABC) algoritm används för att samla in information från fältet periodiskt. Icke desto mindre, i händelsebaserade applikationer, en myrkolonioptimering (ACO) är en bra lösning för att förbättra nätverkets livslängd. I denna uppsats kombinerar vi både algoritmer (dvs. ABC och ACO) och föreslår en ny hybrid ABCACO algoritm för att lösa en Nondeterministic Polynomial (NP) hårt och ändligt problem av WSNs. ABCACO-algoritm är uppdelad i tre huvuddelar: (i) val av optimalt antal delregioner och ytterligare delregioner, (ii) val av klusterhuvud med ABC-algoritm och (iii) effektiv dataöverföring med hjälp av ACO-algoritm. Vi använder en hierarkisk klusterteknik för dataöverföring; data överförs från medlemsnoder till subklusterhuvudena och sedan från subklusterhuvuden till de valda klusterhuvudena baserat på ett visst tröskelvärde. Klusterhuvuden använder en ACO-algoritm för att upptäcka den bästa rutten för dataöverföring till basstationen (BS). Det föreslagna tillvägagångssättet är mycket användbart vid utformningen av ramen för upptäckt och övervakning av skogsbränder. Simuleringsresultaten visar att ABCACO-algoritmen förbättrar stabilitetsperioden med 60 % och förbättrar även goodputen med 31 % mot LEACH respektive WSNCABC.
I REF kombinerade författarna en artificiell bikoloni (ABC) algoritm och myrkolonioptimering (ACO) för att förbättra energieffektiviteten i ett trådlöst sensornätverk.
Hybrid Swarm Intelligence Energy Efficient Clustered Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks
{'venue': 'J. Sensors', 'journal': 'J. Sensors', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}