Resumen

En los últimos años, las redes de sensores inalámbricos han estado atrayendo considerable atención en la investigación para una amplia gama de aplicaciones, pero aún presentan importantes desafíos de comunicación en red, que implican principalmente el uso de grandes cantidades de nodos con recursos limitados operando sin supervisión y expuestos a posibles fallas locales. Con el fin de maximizar la vida útil de la red, en este artículo se aplica la optimización híbrida genético-colonial (GSO), una clase de técnicas evolutivas desarrolladas para explotar de la manera más efectiva la singularidad y peculiaridades de dos enfoques clásicos de optimización; la optimización por colonias de partículas (PSO) y los algoritmos genéticos (GA). Este procedimiento se implementa aquí para optimizar el consumo de energía de comunicación en una red inalámbrica seleccionando los esquemas de enrutamiento multihop óptimos, con una adecuada hibridación de diferentes criterios de enrutamiento, confirmando ser una herramienta flexible y útil para aplicaciones

• Materias:Enjambre genético Control de tráfico Emisión de gases Sistemas de lógica Algoritmos evolutivos
• Subjects:Genetic Swarm Traffic control Gas emission Logic systems Evolutionary algorithms
• Palabras claves:Redes de sensores inalámbricos; Desafíos de comunicación; Optimización genética de enjambres; Vida útil de la red; Esquemas de enrutamiento multihop; Aplicaciones en ingeniería
• Keywords:Wireless sensor networks; Communication challenges; Genetical swarm optimization; Network lifespan; Multihop routing schemes; Engineering applications