Modelagem Genética para Estender o Tempo de Vida de Redes de Sensores Sem Fio com Sorvedouro Móvel

  • Sérgio de Oliveira UFSJ
  • Pedro Mitsuo Shiroma UFSJ
  • Marconi de Arruda Pereira UFSJ
  • Rone Ilídio da Silva UFSJ
  • Cristiano Maciel da Silva UFSJ

Resumo


Sorvedouros móveis têm sido usados em Redes de Sensores Sem Fios (RSSF) visando aumentar o tempo de vida da rede, especialmente por distribuir, de forma mais homogênea, o consumo de energia por todos os nós. O desenvolvimento de drones multirotores, veículos aéreos não-tripulados capazes de voos autônomos, de baixo custo, os tornam aptos a serem usados como sorvedouros móveis. Este trabalho considera que o drone pode parar em um número fixo de pontos da rede, característica dos multirotores, coletando dados de sensoriamento em um número fixo predefinido de pontos da rede. Este trabalho propõe um modelo genético que mostra como a distribuição da carga de trabalho dos nós pode estender o tempo de vida da rede. Simulações foram executadas para ajustar os parâmetros do modelo e avaliar seu desempenho.

Referências

BASAGNI, S., et al. Controlled sink mobility for prolonging wireless sensor networks lifetime. Wireless Networks, vol. 14, no. 6, pp. 831–858, 2008.

ALMI'ANI, J. et al. Energy-efficient data gathering with tour length-constrained mobile elements in wireless sensor networks. In: IEEE CONFERENCE ON LOCAL COMPUTER NETWORKS, 2010, Denver. pp.582-589.

LIANG, W.; LUO, J. Network lifetime maximization in sensor networks with multiple mobile sinks. In: IEEE CONF. ON LOCAL COMPUTER NETWORKS, 2011, Bonn. pp.350-357.

LUO, J.; JEAN-PIERRE, H. Joint mobility and routing for lifetime elongation in wireless sensor networks. In: IEEE CONFERENCE ON COMPUTER COMMUNICATIONS (INFOCOM), 2005, Miami. pp.1735-1746.

MA, M. et al. Tour planning for mobile data-gathering mechanisms in wireless sensor networks. IEEE Trans. Vehicular Technol, vol 62, no. 4, 1472–1483, 2013.

ROMAO, O. C. et al. Lifetime maximization of hop-and-delay constrained wireless sensor networks with mobile agents. In: IEEE CONGRESS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION (CEC), 2013. pp.1083-1090.

SHOLES, E. Evolution of a UAV Autonomy Classification Taxonomy. In: IEEE Aerospace Conference, Big Sky, MT, 2007

SHI, Y. e HOU, Y. T. Some Fundamental Results on Base Station Movement Problem for Wireless Sensor Networks. IEEE/ACM Transactions on Networking, vol. 20, no.4, pp.1054-1067, Aug. 2012

SILVA, R. I. e NASCIMENTO, M. A. - “On best drone tour plans for data collection in wireless sensor network,” in Proceedings of the 31st ACM Symposium on Applied Computing, SAC 2016, Pisa, Italy, April 4-8, 2016, 2016.

TASHTARIAN, F. et al. Energy efficient data gathering algorithm in hierarchical wireless sensor networks with mobile sinks. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER AND KNOWLEDGE ENGINEERING, 2012. pp.350-357.

WANG, J. et al. A Survey about Routing Protocols with Mobile Sink for Wireless Sensor Network. International Journal of Future. Generation Communication and Networking, vol.7, no.5, pp.221-228, 2014.
Publicado
04/07/2016
DE OLIVEIRA, Sérgio; SHIROMA, Pedro Mitsuo; PEREIRA, Marconi de Arruda; DA SILVA, Rone Ilídio; DA SILVA, Cristiano Maciel. Modelagem Genética para Estender o Tempo de Vida de Redes de Sensores Sem Fio com Sorvedouro Móvel. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO UBÍQUA E PERVASIVA (SBCUP), 8. , 2016, Porto Alegre. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2016 . p. 1066-1075. ISSN 2595-6183. DOI: https://doi.org/10.5753/sbcup.2016.9455.