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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 대한산업공학회 Industrial Engineering & Management Systems Industrial Engineering & Management Systems Vol.19 No.1
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 184 - 196 (13page)
- DOI
- 10.7232/iems.2020.19.1.184
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Cluster-based hierarchical modeling is an effective approach for constructing wireless sensor networks (WSNs) that involves grouping nodes into clusters and electing cluster heads, with the collection of cluster heads in the network forming a connected dominating set. Obtaining an optimal dominating set is an NP-complete problem that has been tackled using various swarm intelligence (SI) algorithms, e.g., artificial bee colony (ABC), particle swarm optimization (PSO), and ant colony optimization (ACO) algorithms. This study compared the performance and optimal clustering design of WSNs using binary SI approaches dynamically designed to adapt to topological changes caused by any node in a WSN. Using SI, both the total communication distance and number of cluster heads can be simultaneously minimized to save energy in the sensor network. Simulation results indicate that binary ABC outperforms binary PSO, ACO, genetic algorithms, and simulated annealing. In addition, the best binary ABC results were found to be close to the optimal solutions obtained using CPLEX, with very small error percentages.
목차
ABSTRACT
1. INTRODUCTION
2. WSN CLUSTERING DESIGN
3. BINARY SWARM INTELLIGENCE
4. EXPERIMENT AND ANALYSIS
5. CONCLUSIONS
REFERENCES
참고문헌 (27)
참고문헌 신청
Abbasi, A. A. / 2007 / A survey on clustering algorithms for wireless sensor networks / Computer Communications 30(14-14):2826~2841
Del Valle, Y. / 2008 / Particle swarm optimization: basic concepts, variants and applications in power systems / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 12(2):171~195
Eberhart, R. C. / 2001 / Particle swarm optimization:Developments, applications and resources / Proceedings of the 2001 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.01TH8546) :81~86
El Rhazi, A. / 2009 / A Tabu search algorithm for cluster building in wireless sensor networks / IEEE Transactions on Mobile Computing 8(4):433~444
Ferentinos, K. P. / 2007 / Adaptive design optimization of wireless sensor networks using genetic algorithms / Computer Networks 51(4):1031~1051
Del Valle, Y. / 2008 / Particle swarm optimization: basic concepts, variants and applications in power systems / IEEE Transactions on Evolutionary Computation 12(2):171~195
Eberhart, R. C. / 2001 / Particle swarm optimization:Developments, applications and resources / Proceedings of the 2001 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No.01TH8546) :81~86
El Rhazi, A. / 2009 / A Tabu search algorithm for cluster building in wireless sensor networks / IEEE Transactions on Mobile Computing 8(4):433~444
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