Kablosuz algılayıcı ağlarda çok-amaçlı evrimsel algoritmalar ile etkin güvenli kapsama kontrolü

Kablosuz Algılayıcı Ağlar (KAA), askeri, gözetim, güvenlik, atmosfer izleme ve tıp gibi alanları kapsayan geniş çaplı uygulamalarda kullanılmaktadır. Bu ağları oluşturan düğümlerin etkin dağıtımı ağın kapsama, bağlantı, güvenlik ve enerji etkinliği performansını doğrudan etkilemektedir. KAA?larda kapsama ve bağlantı başarımı ağın kurulduğu bölgenin ne kadar iyi izlendiğinin bir ölçüsüdür. Ayrıca, kritik bölgelerin izlenmesinde güvenli bağlantı verinin dağıtımı ve toplanması sırasında güvenilirliği sağlamaktadır. Bununla birlikte, KAA?larda enerji etkinliği literatürde üzerinde durulan önemli konulardan biridir. Bunun nedeni, algılayıcı bataryalarının yenilenmesinin zor bir işlem olması ve hatta savaş alanı gözetimi gibi uygulamalarda güvenlik nedeniyle batarya değiştirilmesinin olası olmamasıdır. Bu tez çalışmasında evrimsel algoritmalardan (EA) MOEA/D ve NSGA-II kullanılarak yukarıda adı geçen bütün konuları dikkate alacak şekilde KAA?larda etkin güvenli kapsama kontrolü problemine çözüm getirilmesi amaçlanmıştır. Öncelikle problem matematiksel olarak modellenmiştir. Bu model kullanıcıya problemin karakteristiğiyle ilgili domine-edilemeyen çözümlerden birini seçme şansı sunmaktadır. Sunulan en iyileme (optimizasyon) prosedürünün enerji tüketimi, alan kapsaması ve güvenli bağlantı yönünden tüm sistem performansı üzerindeki etkisi benzetim ortamı sonuçları ile gösterilmiştir. Elde edilen sonuçlar KAA?larda enerji etkinliği ve alan kapsaması problemleri arasında bir ödünleşim olduğunu göstermektedir. Güvenli bağlantı problemi de dahil edilerek elde edilen domine-edilemeyen çözümler incelendiğinde aradaki ödünleşimin farklı sonuçlar alınarak devam ettiği gözlemlenmiştir.