Las redes de sensores inalámbricos industriales (IWSN) suelen desplegarse de forma fija en entornos industriales, y varios nodos sensores cooperan entre sí para completar las tareas de producción industrial. El trabajo eficiente de cada nodo sensor de las IWSN mejorará la eficiencia de toda la red. Los robots automatizados deben realizar la inspección y el mantenimiento oportunos de las IWSN en un entorno industrial. Una distancia de inspección excesiva incrementará los costes de inspección y aumentará el consumo de energía. Por lo tanto, acortar la distancia de inspección puede reducir el consumo de energía de producción, lo cual es muy importante para el funcionamiento eficiente de todo el sistema. Sin embargo, la planificación de la ruta de detección óptima de las IWSN es un problema N-P, que normalmente sólo puede resolverse mediante métodos matemáticos heurísticos. Este trabajo propone una nueva optimización de colonias de hormigas inmune adaptativa (AIACO) para optimizar la planificación automatizada de rutas de inspección. Además, se diseñan un nuevo operador adaptativo y un operador inmune para evitar que el algoritmo caiga en el óptimo local y aumentar la capacidad de optimización. Con el fin de verificar el rendimiento del algoritmo, éste se compara con el algoritmo genético (GA) y el algoritmo clónico inmune (ICA). Los resultados de la simulación muestran que la distancia de inspección de las IWSN utilizando AIACO es menor que la de GA e ICA. Además, la velocidad de convergencia de AIACO es más rápida que la de GA e ICA. Por lo tanto, el AIACO propuesto en este trabajo puede reducir eficazmente el consumo de energía de inspección de todo el sistema IWSN.
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