Resource optimization of multi-purpose IoT wireless sensor networks with shared monitoring points

Kablosuz sensör ağları (WSN) birçok uygulamaya sahiptir ve IoT sistemlerinin önemli bir parçasıdır. Bir WSN'nin birincil işlevi, sensör düğümleri tarafından kapsanan belirli noktalardan veri toplamak ve toplanan verileri daha sonraki işlemler için uzak merkezi birimlere iletmektir. IoT kullanım durumlarında, bir WSN altyapısının birçok uygulama tarafından paylaşılması gerekebilir. Ayrıca belirli bir noktadan veya alt bölgeden toplanan veriler birden fazla uygulama ihtiyacını karşılayabilmektedir. Dolayısıyla, bu gibi durumlarda verilerin bir kez algılanması, uygulamaların kabul oranını artırmak, uygulamaların bekleme sürelerini, toplam çalışma sürelerini, enerji tüketimini ve ağdaki trafiği azaltmak için avantajlıdır. Bu yaklaşımı izleme noktası tabanlı paylaşılan veri yaklaşımı olarak adlandırıyoruz. Bu tezde, her biri bir WSN'nin kapsadığı alanda bazı noktaların izlenmesini gerektiren uygulamaların yerleştirilmesine ve çizelgelenmesine odaklanıyoruz. Bu iki problemi çözmek için genetik algoritma tabanlı yaklaşımlar öneriyoruz. Ek olarak, hızlı karar vermenin gerekli olduğu durumlarda faydalı olacak açgözlü algoritmalar öneriyoruz. Kapsamlı simülasyon deneyleri gerçekleştirdik ve algoritmalarımızı literatürdeki yöntemlerle karşılaştırdık. Elde edilen sonuçlar, çeşitli metrikler açısından algoritmalarımızın etkinliğini göstermektedir.