Resumen

Seyedali Mirjalili et al. (2014) presentaron una técnica metaheurística completamente única, particularmente la optimización del lobo gris (GWO). Este algoritmo imita el comportamiento social de los lobos grises, siguiendo la jerarquía de liderazgo y la estrategia de ataque. Un problema creciente en las redes de sensores inalámbricos (WSN) es el problema de localización. El objetivo de este problema es encontrar la posición geográfica de nodos desconocidos con la ayuda de nodos ancla en WSN. En este trabajo, se incorpora el algoritmo GWO para determinar la posición correcta de los nodos desconocidos, a fin de abordar el problema de localización de nodos. El trabajo propuesto se implementa utilizando MATLAB 8.2, donde los nodos se despliegan en una ubicación aleatoria dentro del área de red deseada. Se utilizan parámetros como el tiempo de cálculo, el porcentaje de nodos localizados y las medidas mínimas de error de localización para analizar la eficacia de la reg

• Materias:Sistema de monitoreo Candidatos de modulación Enrutamiento de red Enrutamiento cooperativo Reducción de datos
• Subjects:Monitoring system Modulation candidates Network routing Cooperative routing Data reduction
• Palabras claves:Optimización del lobo gris; Red de sensores inalámbricos; Problema de localización; Nodos ancla; MATLAB; Algoritmos de metaheurística
• Keywords:Grey wolf optimization; Wireless sensor network; Localization problem; Anchor nodes; MATLAB; Metaheuristics algorithms