Resumen

La cuestión clave de los algoritmos de enrutamiento estático es cómo construir un árbol de enrutamiento energéticamente eficiente que se utilice durante toda la duración de la red para ampliar su vida útil. En este artículo, hemos aclarado que, en aplicaciones que definen el tiempo de vida de la red como el momento en el que muere el primer sensor, el árbol de enrutamiento óptimo debería ser el árbol de enrutamiento con la mínima carga máxima de todos los sensores y denominamos a estos árboles el Árbol de Carga Máxima Mínima (MMLT). Dado que el procedimiento de construcción de un árbol de encaminamiento es complejo y el número de árboles de encaminamiento posibles en una red es muy grande, hemos propuesto un algoritmo basado en un algoritmo genético (GA) para obtener un Árbol de Carga Máxima Mínima (MMLT) aproximado. Cada individuo corresponde a un árbol de enrutamiento, y la función de aptitud se define como la carga máxima de todos los sensores de acuerdo con el árbol de enrutamiento al que corresponde el individuo. De este modo, se obtiene un MMLT aproximado y se prolonga la vida útil de la red. Los resultados de la simulación muestran que nuestro algoritmo propuesto prolonga notablemente la vida útil de la red.

• Materias:Ingeniería electrónica Comunicaciones Ópticas Redes Inalámbricas Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Optical communications Wireless Networks Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:duración de la red, árbol, árbol de carga máxima mínima, árbol de carga máxima mínima aproximada, árbol de encaminamiento eficiente, carga máxima mínima, árbol de encaminamiento óptimo, algoritmos de encaminamiento estático, duración de toda la red, mmlt
• Keywords:network lifetime, tree, minimal maximal load tree, approximate minimal maximal load tree, efficient routing tree, minimal maximal load, optimal routing tree, static routing algorithms, whole network duration, mmlt