Resumen

La programación de enlaces es importante para una comunicación de datos fiable en las redes de sensores inalámbricas. Los trabajos anteriores se centran principalmente en cómo encontrar la longitud mínima de programación, pero ignoran el impacto del consumo de energía. En este trabajo, los integramos y resolvemos mediante algoritmos genéticos multiobjetivo. Como contribución, al modelar conjuntamente la selección de rutas y el problema de programación de enlaces sin interferencias, ofrecemos un análisis sistemático de la relación entre la programación de enlaces y el consumo de energía. Teniendo en cuenta la naturaleza específica de la comunicación muchos-a-uno de las WSNs, proponemos un nuevo esquema de programación de enlaces basado en NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II). Nuestro enfoque tiene como objetivo buscar el árbol de enrutamiento óptimo que satisfaga la longitud mínima de programación y el consumo de energía para redes de sensores inalámbricas. Para lograr este objetivo, se ha diseñado la representación de la solución basada en el árbol de enrutamiento, las operaciones genéticas que incluyen la recombinación y mutación basadas en el árbol, y la evaluación de la aptitud basada en el algoritmo heurístico de programación de enlaces. Extensas simulaciones demuestran que nuestro algoritmo puede converger rápidamente a la solución óptima de Pareto entre las dos métricas de rendimiento.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sistema de sensores Sensor inteligente Sensores electroquímicos
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Sensor system Intelligent sensor Electrochemical sensors
• Palabras claves:longitud mínima de programación, redes de sensores inalámbricas, consumo de energía, algoritmo genético de ordenación ii, problema de programación de enlaces libres, algoritmo heurístico de programación de enlaces, novedoso esquema de programación de enlaces, algoritmos genéticos multiobjetivo, árbol de encaminamiento óptimo, comunicación de datos fiable
• Keywords:minimum scheduling length, wireless sensor networks, energy consumption, sorting genetic algorithm ii, free link scheduling problem, heuristic link scheduling algorithm, novel link scheduling scheme, multiobjective genetic algorithms, optimal routing tree, reliable data communication