Resumen

En los últimos años, cada vez más investigadores han prestado atención a la cobertura de objetivos tridimensional de las redes de sensores inalámbricos de vigilancia ambiental (EMWSN) en condiciones ambientales reales. Sin embargo, el método de cobertura de objetivos estudiado en el plano bidimensional tradicional está lleno de lagunas cuando se aplica en el mundo físico tridimensional real. La mayoría de los algoritmos de cobertura normalmente sólo optimizan para un único problema de cobertura del objetivo o de consumo de energía de la red y no pueden reducir el consumo de energía de la red a la vez que mejoran la cobertura. Este trabajo propone un nuevo algoritmo binario adaptativo de salto de clon barajado (BACSFLA) adecuado para EMWSNs. BACSFLA tiene un excelente rendimiento en la cobertura de nodos tridimensionales, lo que puede reducir significativamente el consumo de energía de red de ENWSNs en el proceso de cobertura, y mejorar en gran medida la cobertura de los nodos. Mediante experimentos de simulación, BACSFLA se comparó con el recocido simulado (SA) y el algoritmo genético (GA) en los mismos parámetros condicionales. La tasa de cobertura de BACSFLA en redes EMWSN es un 3,9% superior a la de GA y un 5,4% superior a la de SA. El consumo de energía de red de BACSFLA es un 36,0% inferior al de GA y un 35,9% inferior al de SA. Además, BACSFLA puede reducir significativamente el tiempo de cálculo y obtener mejores resultados en menos tiempo.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:consumo de energía de la red, bacsfla, emwsns, cobertura, clon adaptativo binario novedoso, la mayoría de los algoritmos de cobertura, mundo físico dimensional, cobertura de objetivos dimensionales, condiciones ambientales reales, mismos parámetros condicionales
• Keywords:network energy consumption, bacsfla, emwsns, coverage, novel binary adaptive clone, most coverage algorithms, dimensional physical world, dimensional target coverage, real environmental conditions, same conditional parameters