Sammanfattning av denna webbsida: I detta dokument föreslogs en distribuerad genetisk algoritm (DGA) för att lösa problemet med energieffektiv täckning (EEG) i de trådlösa sensornätverken (WSN). På grund av att EEG-problemet är icke-deterministiskt polynom-kompleterande (NPC) och tidskrävande, är det klokt att använda en naturinspirerad meta-heuristisk DGA-strategi för att ta itu med detta problem. Nyheterna och fördelarna med att utforma vårt tillvägagångssätt och med att modellera EEG-problemen är följande två aspekter. För det första, i algoritmdesignen, insåg vi DGA i multi-processor distribuerad miljö, där en uppsättning processorer kör distribueras för att utvärdera konditionsvärdena parallellt för att minska beräkningskostnaden. För det andra, när vi utvärderar en kromosom, som skiljer sig från den traditionella modellen för EEG-problem i WSN som bara beräknar antalet osammanhängande uppsättningar, föreslog vi en hierarkisk lämplighetsbedömning och konstruerade en tvånivåfunktion för att räkna antalet osammanhängande uppsättningar och täckningsprestanda för alla osammanhängande uppsättningar. Därför har vi inte bara innovationerna inom algoritmen, utan också bidragen till modellen för EEG-problem i WSN. De experimentella resultaten visar att vårt föreslagna DGA presterar bättre än andra state-of-the-art metoder för att maximera antalet disjoin uppsättningar.
I REF föreslog författarna en distribuerad GA för att lösa problemet med energieffektiv täckning i WSN.
Solving the Energy Efficient Coverage Problem in Wireless Sensor Networks: A Distributed Genetic Algorithm Approach with Hierarchical Fitness Evaluation
{'venue': None, 'journal': 'Energies', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}