Optimization of head cluster selection in WSN by human-based optimization techniques

Kablosuz sensör ağları, fiziksel veya kimyasal olaylarla ilgili verileri toplama ve bunları kablosuz kanallar aracılığıyla özel işlem merkezlerine aktarma yetenekleriyle ayırt edilir. Veri aktarımındaki tüm yönlendirme protokolleri, veri alışverişi işlemleri yoluyla enerji harcamasının ana kaynağını temsil ettikleri için büyük enerji tüketicileridir. Küme tabanlı yönlendirme protokolleri, yavaş güç tüketimi için en iyi akımlar arasındadır. En yaygın küme tabanlı hiyerarşik protokoller, iyi performansları ile bilinen Düşük Enerjili Uyarlanabilir Küme Başlığı'dır (LEACH). LEACH, büyük güç kaybıyla sonuçlanan sözde rasgele küme kafası seçiminin ana probleminden muzdariptir. Bu kritik soruna bir çözüm bulmak için, yönlendirme sürecinde güç tüketimini azaltmak ve böylece ağın ömrünü uzatmak için kablosuz bir sensör ağında bir optimizasyon algoritması kullanılır. LEACH'teki iyileştirilmiş küme kafası seçimi, tüm sensörler arasındaki güç dağılımını dengeleyerek ve daha iyi bir kümeleme haritası sağlayarak sensör yaşam döngüsü üzerinde doğrudan olumlu bir etkiye sahiptir. Son zamanlarda ortaya çıkan insan tabanlı optimizasyon algoritmalarından biri Coronavirus Sürü Bağışıklığı İyileştiricisi (CHIO) olarak adlandırılıyor. Bu yeni algoritma, koronavirüsün mevcut yayılımıyla bağlantılı. Algoritma, sosyal uzaklık ve sürü bağışıklığı olmak üzere iki temel kavramı kapsayarak insanların büyük çoğunluğunu pandemiden korumayı amaçlamaktadır. LEACH'te grup başı seçimini iyileştirmek için önerilen protokol, 20 ila 100 arasında değişen değişken sayıda düğümden oluşan çeşitli kablosuz sensör ağı senaryolarının simüle edilmesiyle uygulanmış ve doğrulanmıştır. Değerlendirme göstergeleri olarak üç gösterge incelenmiştir, yani güç tüketimi, canlı düğüm sayısı ve alınan paket sayısı. Simülasyon sonuçları, önerilen algoritmanın yüksek performansını göstermiştir ve bu nedenle LEACH protokolünden daha iyi performans göstermiştir.