Sensor Technology : Un Clustering centralisé et dynamique basé sur les AGs pour une consommation d'énergie minimale dans les réseaux de capteurs sans fil

Abstract

من أجل تقليل استهلاك الطاقة الناتج عن الاتصالات في شبكات الاستشعار اللاسلكية، تم عرض مساهمتين في هذه الأطروحة. المساهمة الأولى ترتكز على المقارنة بين طول مسافة المحادثة، في الواقع عمر الشبكة يعتمد بشدة على كيفية إبلاغ البيانات في الشبكة باستخدام إما القفزات القصيرة أو القفزات الطويلة. المحاكاة المقدمة تبين أن استخدام الطول المثالي للمحادثة يقلل بكمية معتبرة من استهلاك الطاقة . في المساهمة الثانية، أين يتم استعمال المجموعات من أجل الحد من استهلاك الطاقة ، حيث أن البحوث الحديثة قد أثبتت أن استخدام المجموعات وسيلة ساحقة للحد من تضييع الطاقة. المشكلة تكمن في تحديد عدد رؤساء المجموعات وتوزيعهم في الشبكة لضمان الحد الأدنى من استهلاك الطاقة وتحسين التغطية داخل الشبكات. في هذه الأطروحة، نقترح خوارزمية ديناميكية مركزية على أساس الخوارزمية الجينية لتحديد معايير المجموعات و ذلك للحد من استهلاك الطاقة و ضمان أفضل تغطية. نتائج المحاكاة التي تم الحصول عليها تأكد أن التقنية المقترحة تتفوق على خوارزمية LEACH.

الكلمات الدالة : شبكات الاستشعار اللاسلكية، المجموعات، كفاءة استخدام الطاقة، عمر شبكة، الخوارزميات الجينية.

--------------------------------------------In order to minimize the energy consumption involved by communications in wireless sensor networks, two main contributions are presented in this thesis. The first one, focuses on the analysis of hop lengths, indeed the network lifetime depends strongly on how the data are communicated in the network by using either short-hops or long-hops. The simulations provided show that using an ideal length hops reduces the energy consumption. In the second contribution, the clustering is investigated. The use of clustering has proven to be overwhelming. The problem consists of determining the number of cluster-heads and their distribution in the network to ensure minimal energy consumption and better networks coverage. The Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy algorithm fixes in advance the number of cluster-heads, thus this does not guarantee the coverage of the entire network. In this thesis, we propose a genetic centralized dynamic algorithm (GA)-based clustering approach to optimize the clustering configuration (the number of cluster-heads, their distribution and the cluster-members) to limit node energy consumption and the best coverage. Experiments have been conducted on well-known WSN data benchmark to test the performance of the proposed methodology. The obtained simulation results show that the proposed technique overcomes the Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy algorithm.

Keywords: Wireless sensor networks, Clustering, energy efficiency, network lifetime, genetic algorithms.