## PENGEMBANGAN SISTEM MULTIAGENT PADA WIRELESS SENSOR NETWORK

## Seno Adi Putra
Program Studi S1 Sistem Informasi Telkom University Jln Telekomunikasi No. 1 Terusan Buah Batu Bandung 40257 e-mail. adiputra@telkomniversity.ac.id

## Abstrak
Wireless  Sensor  Network  (WSN)  merupakan  perangkat embedded  kecil  yang  dipasang  di  jaringan  skala  besar  yang memiliki kapabilitas penginderaan, komputasi, dan komunikasi.  WSN    mengkombinasikan  teknologi  sensor modern,  teknologi  micro  electronic,  komputasi,  teknologi komunikasi,  dan  pemrosesan  terdistribusi.  Implementasi sistem  multiagent  pada  WSN  cukup  menjanjikan  untuk meningkatkan  efektifitas  dan  efisiensi  kerja  WSN.  Namun, penelitian  yang  dilakukan  terkait  sistem  multiagent  di  WSN masih  parsial  dengan  kata  lain  terlalu  fokus  pada  isu-isu tertentu.  Paper  ini  mendeskripsikan  penelitian  terkait  dengan penerapan  sistem  multiagent  di  WSN  yang  memperhatikan berbagai  aspek  pendukung  untuk  efektifitas  dan  efisiensi agent  seperti  arsitektur  organisasi  multiagent,  itinerary planning,  kapabilitas  agent,  middleware  dan  platform hardware yang digunakan. Metodologi yang digunakan adalah INGENIAS  yang  berbasis  pada  agent-oriented  software engineering.

## Kata kunci
Wireless  Sensor  Network,  agent,  multiagent,  itinerary planning, INGENIAS.

## 1. PENDAHULUAN
Saat  ini  perkembangan  teknologi sensor semakin  pesat dengan  kapabilitas  tidak  hanya  pada  aspek  pengindraan  dan signal  acquisition ,  namun  memiliki  kapabilitas  dalam melakukan  komputasi  dan  komunikasi  dengan  perangkat lainnya. Sensor ini  dinamakan  sebagai Wireless  Sensor Network (WSN)  yang  juga  memanfaatkan  teknologi  internet sebagai media komunikasinya.
WSN  memiliki  beberapa  karakteristik  seperti  alokasi  energi dan bandwidth terbatas, unattended  ad  hoc  deployment , cakupan skala luas , high noise dan fault rate , lingkungan yang dinamis  dan  tak  menentu,  serta  memberikan  dampak  pada pengembangan  aplikasi  yang  variatif  seperti structural monitoring , bio-habitat monitoring , industrial  monitoring , disaster  management , military  surveillence ,  dan building security .  Karakteristik  ini  memberikan  tantangan  bagi pengembangan WSN.
Saat  ini  WSN  di- deploy dengan  pendekatan client-server . Menurut  [1]  pendekatan  ini  merupakan  metode  tradisional penyebaran  data  di  WSN.  Kemunculan event me- trigger node - node sumber  di  sekitarnya  untuk  mengumpulkan  dan mengirim  data  ke sink sendiri-sendiri.  Jumlah  aliran  data umumnya  sama  dengan  jumlah node - node sumber  sehingga menyebabkan  konsumsi bandwidth dan  energi  yang  cukup tinggi.  Pendekatan  ini  menyebabkan  ketidakseimbangan
konsumsi  energi  di  jaringan  karena node - node yang  lebih dekat  dengan sink akan  mengirim  lebih  banyak  data,  yaitu data  miliknya  maupun  data  yang  dititipkan  dari node lain.
Untuk  itu,  diperlukan  pendekatan  lain  yang  dapat menyelesaikan  permasalahan  di  atas,  yaitu  salah  satunya dengan pendekatan sistem mobile agent .
Menurut  [1]  pendekatan  berbasis mobile  agent merupakan alternatif  pendekatan  arsitektur  di  WSN. Sink  node mengirimkan mobile agent ke area  target untuk mengunjungi node satu  per  satu,  lalu  data-data sensor dikurangi  dan dikumpulkan  oleh agent ,  dan  selanjutnya  sesuai  dengan instruksi mobile  agent ,  data-data  tersebut  dikirim  kembali  ke sink . Pendekatan ini  menghasilkan satu aliran lalu lintas  data daripada banyak aliran lalu lintas data.
Pendekatan mobile  agent memerlukan  perencanaan  dan perancangan  arsitektur  yang  baik  untuk  menjamin  efektifitas dan  efisiensi  kinerja  dari  agent-agent  yang  terlibat  di dalamnya. Untuk itu, diperlukan berbagai macam pertimbangan dalam melakukan perencanaan dan perancangan mobile  agent tersebut  terutama  pertimbangan  terkait  dengan konsep  sistem multiagent .  Menurut  [6]  ada  beberapa  aspek yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  merancang  WSN  dengan pendekatan mobile  agent ,  yaitu    aspek  arsitektur, itinerary planning , perancangan middleware , dan aspek hardware .
Paper ini menjelaskan pre-liminary design tentang implementasi sistem multiagent di WSN.  Paper  ini dibagi  ke dalam  sub  bab  :  (1)  Pendahuluan,  (2)  Konsep  Dasar  Sistem Multiagent ,  (3)  Metodologi,  (4)  Analisis Framework Pengembangan  Sistem Multiagent ,  (5)  Rancangan  Awal Sistem Multiagent di WSN, (6) Kesimpulan.

## 2. KONSEP DASAR SISTEM MULTIAGENT
Menurut  [8], agent adalah  sistem  komputer  yang  memiliki kapabilitas  melakukan  aksi  yang  otonom  di  lingkungan tertentu untuk mencapai tujuan yang didelegasikan kepadanya. Agent yang intelligent memiliki  perilaku  reaktif, proaktif,  dan  sosial.  Sistem  reaktif  adalah  sistem  yang memelihara interaksi yang sedang berjalan dengan lingkungannya  dan  memberikan  respon    terhadap  perubahan yang  terjadi.  Proaktif  ( goal  directed  behaviour )  berarti agent menghasilkan dan berusaha untuk mencapai goal , tidak hanya didorong  oleh event ,    namun  punya  inisiatif  dan  mengenali opportunity .  Kemampuan  sosial  adalah  kemampuan  untuk berinteraksi  dengan agent lain  (dapat  juga  manusia)  melalui kerja  sama , koordinasi ,  dan negosiasi atau  istilah  umumnya adalah  kemampuan  untuk  berkomunikasi.  Properti-properti agent lainnya adalah mobility , veracity (ketelitian), benevolence (dapat bekerja sama), rationality , dan learning / Adaption .
Sejalan  dengan  sistem  komputer  yang  semakin  komplek, diperlukan abstraksi  dan  metafora yang  lebih powerful untuk menjelaskan  operasi  sistem  komputer.  Penjelasan low  level menjadi tidak praktis sehingga dihasilkan istilah baru bernama Intentionalstance yang merupakan salah satu bentuk abstraksi itu  [8]. Intentional  notion adalah  bentuk tool abstraksi  yang memberikan  kenyamanan  dan  cara  yang  familiar  untuk mendeskripsikan,  menjelaskan,  dan  memprediksi  perliku sistem  komplek.    Daniel  Dennett  [8]  mendefinisikan  istilah intentional  system sebagai  entitas-entitas  yang  perilakunya dapat  diidentifikasi  oleh  metode  pengatributan belief , desire , dan rational  acumen. Menurutnya agent ,  sebagai intentional system , merepresentasikan abstraksi powerful lebih lanjut.
Pada  [9]  dideskripsikan  arsitektur Belief , Desire , Intention (BDI)  sebagai  arsitektur agent yang  populer.  Salah  satu arsitektur  BDI  yang  terkenal  adalah Procedural  Reasoning System (PRS).  Pada  sistem  PRS, belief merepresentasikan informasi  yang  dimiliki agent terkait  dengan  lingkungannya, desire merepresentasikan  tugas-tugas  yang  diberikan  kepada agent sesuai  dengan  obyektif  atau  tujuan  yang  harus dicapainya, intention merepresentasikan desire yang agent komitmen  lakukan,  dan plan menentukan  beberapa  daftar aksi-aksi  yang  dapat  dilakukan agent untuk  mendukung intention -nya. Empat struktur data ini dikelola oleh intrepeter agent yang  bertanggung  jawab  dalam  memperbaharui belief dari  hasil  observasi  lingkungan,  menghasilkan desire baru sebagai dasar belief baru, dan memilih beberapa set pekerjaan yang  harus  dilakukan  sebagai intention -nya.  Selanjutnya intrepeter  memilih  aksi  yang  harus  dilakukan. Agent yang memiliki  karakteristik  ini  selanjutnya  berinteraksi  dengan agent - agent lain membentuk sistem multiagent .
Sistem Multiagent ,  menurut  [8],  adalah  sistem  yang  terdiri dari agent - agent yang  berinteraksi  satu  sama  lain  untuk melakukan kerja sama, koordinasi, dan negosiasi. Kerja sama adalah  bekerja  secara  bersama-sama  untuk  meraih goal bersama,  biasanya  didorong  oleh  pernyataan  bahwa  “ Tidak ada  satu  agent  yang  bisa  mencapai  goalnya  sendirian ”  atau “ Kerja  sama  akan  menghasilkan  hasil  yang  lebih  baik (misalnya,  proses  berjalan  cepat) ”.  Koordinasi  adalah mengelola ketergantungan antar aktifitas, sebagai contoh, jika agent ingin menggunakan resource yang tidak di- share , maka perlu  dilakukan  koordinasi.  Beberapa  alasan agent perlu koordinasi  adalah  :  (1) goal dari agent - agent dapat menyebabkan  konflik  di  antara  aksi-aksinya,  (2)  dalam mencapai tujuan, agent dapat saling ketergantungan antar satu agent dengan agent lainnya,  (3) agent memiliki  kapabilitas dan  pengetahuan  berbeda,  (4)  tujuan agent dapat  tercapai dengan  cepat  jika agent berbeda  pekerjaan  dan  kapabilitas bekerja  sama  secara  terkoordinir.    Negosiasi  adalah kemampuan  untuk  mencapai  persetujuan  terkait  dengan kepentingan  umum,  biasanya  melibatkan offer dan counter- offer, dengan  kompromi  yang  dibuat  oleh  partisipan- partisipan.
Teknik  koordinasi  untuk  alokasi  pekerjaan  dan  sumber  daya antar agent dan penentuan struktur organisasi adalah protokol contact  net [9] . Pendekatan  ini  berdasarkan  struktur terdesentralisasi  di  mana agent - agent berperan  dalam  dua peran,  yaitu  manajer  dan  kontraktor.  Dasar  pemikiran  dari bentuk  koordinasi  ini  adalah  jika  sebuah agent tidak  dapat menyelesaikan  masalah  yang  diberikan  kepadanya  dengan memanfaatkan  sumber  daya  lokalnya,  maka  dilakukan dekomposisi  masalah  ke  dalam  sub-masalah  dan  mencoba mencari agent lain  yang  dapat  menyelesaikan  sub  masalah tersebut.  Secara  umum  penyelesaian  sub  masalah  ini  terdiri dari  tiga  tahap,  yaitu  (1)  pengumuman  kontrak  oleh agent
manajer,  (2)  pengiriman  penawaran  oleh agent kontraktor sebagai  respon  pengumuman  kontrak,  dan  (3)  evaluasi penawaran  yang  telah  dikirim  oleh  kontraktor  dan menentukan agent kontraktor yang akan dipercaya.

## 3. METODOLOGI
Metodologi yang digunakan dalam perancangan model sistem multiagent di  WSN  adalah  INGENIAS.  Metodologi  ini berbasis  pada agent-oriented  software  engineering (AOSE). Menurut  [14],  INGENIAS  melingkupi  siklus  pengembangan mulai dari analisis sampai ke pengkodean dengan menerapkan pendekatan model-driven engineering (MDE).  Metodologi ini mendefinisikan  bahasa  pemodelan  spesifik,  proses-proses software, dan dukungan tool .
Sistem multiagent dan  INGENIAS  adalah  organisasi agent yang  merupakan  entitas  intensional  dan  sosial.  Agent mengunakan aplikasi  yang merepresentasikan lingkungan dan fasilitas-fasilitas  sistem.  Model  yang  menentukan  spesifikasi sistem multiagent ini  mendeskripsikan  lingkungan, agent- agent dan  interaksinya  baik  dari  persfektif  diagram  statik maupun  dinamik.  Bahasa  pemodelan  juga  mencakup mekanisme  ekstensi  sederhana  bagi agent melalui  relasi inheritance . Tool yang dapat digunakan untuk metodologi ini menurut [14] adalah INGENIAS Development Kit (IDK).
Tahapan-tahapan  pengembangan  sistem multiagent di  WSN menurut [14] adalah sebagai berikut:
(1) identifikasi container dan  sumber  daya.  Pada  tahapan ini  dilakukan  identifikasi  perangkat  komputasi  yang dapat mengeksekusi  kode dan mentransmisikan informasi.  Perangkat  ini  berupa  sensor  beserta perangkat-perangkat  tambahan  seperti  komputer  atau fasilitas komunikasi;
(2) identifikasi  data  yang  akan  dihasilkan  dan  menentukan agent-agent yang  berperan  dalam  mengorganisir pemrosesan  dan  integrasi  data  yang  rumit.  Proses  ini akan  terus  berulang  jika  masih  ada  data  yang  harus diidentifikasi;
(3) menentukan  spesifikasi agent yang  mengelola  adaptasi dinamis  jaringan  sensor.  Tahapan  ini  mengidentifikasi elemen-elemen  seperti  sumber  daya,  peran-peran,  dan aktor-aktor  yang  memungkinkan  terjadinya  kegagalan atau perlu di- setup atau di- deploy ulang selama jaringan sensor itu bekerja sehingga dapat ditentukan mekanisme pencarian,  evaluasi,  dan  pergantian  elemen-elemen tersebut.  Tahapan  ini  juga  merancang agent spesifik terkait mekanisme pergantian tersebut yang di dalamnya mencakup agent pengawas  yang  memonitor  elemen- elemen  tersebut.  Proses  ini  berulang  jika  masih  perlu dikaji sumber daya-sumber daya yang replaceable ; dan
(4) tahap selanjutnya merupakan aktifitas  INGENIAS yang tahapan-tahapannya dilakukan secara paralel mulai  dari menentukan Platform Independence Module (PIM) yang mendeskripsikan perangkat, agent-agent dan peranananya,  informasi  yang  dipertukarkan,  dan interaksinya  tanpa  mengkaji  secara  rinci platform yang digunakan.  Selanjutnya  mengembangkan  model  yang diperlukan  untuk Platform  Spesifik  Module (PSM)  dan pengembangan transformasi yang mendukung penyempurnaan PIM dan PSM yang sudah dimodelkan;
(5) Langkah terakhir  adalah membangkitkan  kode  program dari PSM.

## 4. ANALISIS FRAMEWORK PENGEMBANGAN SISTEM MULTIAGENT DI WSN
Saat ini bahasa komunikasi agent yang banyak digunakan dan dipelajari  adalah Foundation  for  Intelligent  Physical  Agents (FIPA) Agent Communication Language (ACL). Menurut [9], saat  ini  FIPA  dikembangkan  sebagai  standar  aktifitas  IEEE, bernama  FIPA-IEEE.  Beberapa  fitur  pada  agent  seperti interoperabilitas web  service ,  komunikasi  manusia- agent , mobile agent , dan peer-to-peer agent juga dikembangkan.
Java Agent Development Environtment (JADE), menurut  [9], merupakan agent  platform yang  mengikuti  standar  FIPA. JADE  menerapkan    spesifikasi  manajemen agent secara lengkap  sebagaimana  di  definisikan  oleh  FIPA  seperti Agent management  System (AMS), Directory  Facilitator (DF),
Message  Transport  Service (MTS), Agent  Communication Channel (ACC).  JADE  juga  menerapkan  FIPA Agent Communication  Stack mulai  dari  FIPA  ACL  untuk  struktur pesannya,  FIPA  SL  untuk  ekspresi  konten  pesan,  ditambah dukungan untuk interaksi FIPA dan protokol transport. JADE juga  mendefinisikan  komponen-komponen  di  luar  yang didefinisikan  FIPA  seperti  terdistribusi, fault  tolerant , arsitektur  kontainer,  arsitektur service internal, persistent message delivery , semantic framework , mekanisme keamanan,  mobilitas agent ,  interaksi web  service ,  dan antarmuka grafis.
Beberapa agent  framework telah  dikembangkan  untuk lingkungan desktop .  Seiring  dengan  perkembangan  teknologi mobile  phone ,  banyak  pengembangan framework serupa untuk  diterapkan  di  lingkungan  yang  serba  memiliki keterbatasan misalnya Java ME CLDC. Menurut[10], saat ini agent  framework dibagi  ke  dalam  dua  kategori,  yaitu  untuk lingkungan  desktop  dan  lingkungan  CLDC.  Salah  satu lingkungan CLDC yang cukup terkenal adalah Agent Factory Micro  Edition (AFME).  Contoh framework yang  serupa adalah  JADE LEAP, 3APL-M, SAGE LITE, dan CourgaarME. JADE LEAP, CougaarME, MicroFIPA-OS, dan SAGE  Lite  merupakan framework pengembangan  teknologi agent ,  namun  berbeda  dengan  AFME, framework tersebut tidak reflective (kemampuan  melakukan  penalaran  tentang dirinya) dan tidak menggunakan bahasa pemrograman abstrak yang  berbasis  pada  teori agent rasional.  3APL-M  dengan AFME  memiliki  kesamaan  di  mana  keduanya  memiliki kapabilitas  penalaran,  namun  3APL-M  tidak  memiliki komponen  jaringan  sedangkan  AFME  memiliki  komponen tersebut  melalui message  transport  service .  Ukuran  kode program AFME relatif kecil dibandingkan dengan framework lainnya di mana infrastruktur intinya berukuran hanya 77 Kb. Menurut  eksperimen  yang  dideskripsikan  [10],  diperoleh bahwa AFME waktu eksekusinya lebih cepat daripada 3APL- M,  namun  demikian  3APL-M  memiliki  fitur-fitur  yang  tidak didukung  AFME,  yaitu  3  APL-M  menggabungkan prolog engine di dalamnya.

## 5. RANCANGAN AWAL SISTEM MULTIAGENT DI WIRELESS SENSOR NETWORK
Dalam  merancang  sistem multiagent langkah  pertama  yang dilakukan  adalah  penentuan  aturan  ( rule )  dan  kebijakan ( policy )  yang  diterapkan  di  lingkungan  sistem.  Untuk  itu diperlukan  konsep  organisasi agent-agent , setup arsitektur sistem multiagent di  WSN,  identifikasi agant-agent yang terlibat  dalam  organisasi,  pendefinisian  kapabilitas agent
dalam  organisasi,  dan  penentuan  platform middleware dan hardware .

## Konsep Organisasi Multiagent
Menurut  [11],  organisasi  dipertimbangkan  sebagai  entitas pertama yang  mengajukan goal dan  tidak bisa berdiri sendiri karena  bergantung  pada  set agent-agent yang  melakukan pekerjaan  untuk  mencapai  goal  organisasi.  Selanjutnya internal  organisasi  diperinci  dengan goal , workflow ,  struktur grup, dan sumber daya.
Perlu diangkat karakteristik agent-agent yang sifatnya otonom dengan  kata  lain  agent-agent  tidak  selalu  mengeksekusi pekerjaan yang diminta organisasi. Agent juga bersifat adaptif dan  punya  potensi  untuk  mengubah  perilakunya  sehingga sebuah  organisasi  harus  memperhatikan  bahwa  agent-agent yang  mau  diajak  kompromi  di  masa  lalu  belum  tentu  dapat berkompromi di masa yang akan datang.
Organisasi  membutuhkan  agent-agent  untuk  mengeksekusi pekerjaan-pekerjaan  dan  memproduksi  suatu  hasil  yang diinginkan.  Di  lingkungan  terbuka  organisasi  dapat  saja menemukan agent-agent yang  mampu  melakukan  pekerjaan yang  sama.  Kualitas  hasil  pekerjaan agent bergantung  pada beberapa  variabel  seperti  waktu  CPU  atau  ketersediaan memori.  Selain itu, agent dapat muncul atau hilang beberapa saat selama waktu hidup organisasi sehingga organisasi harus menyimpan  jejak  rekam agent-agent yang  selanjutnya organisasi  dapat  secara  efektif  melakukan  kerja  sama dengannya.
Untuk menentukan kinerja agent , didefinisikan dua parameter pengukuran  agent,  yaitu trust dan effectivity [11]. Trust direpresentasikan  sebagi  riwayat  aktivitas agent dan  fungsi utilitas,  yaitu  sejauhmana agent melakukan  tugasnya  dengan baik. Fungsi utilitas menghasilkan sebuah estimasi trust yang memberi  penghargaan  kepada  sebuah agent berdasarkan riwayat  kinerjanya  di  masa  lalu.  Riwayat  ini  terdiri  dari apakah agent memenuhi  kompromi-kompromi  dengan organisasi  atau  sebaliknya. effectivity direpresentasikan sebagai  nilai  dari  pekerjaan  yang  telah  dilakukan,  kualitas hasil  pekerjaan,  dan  kondisi-kondisi  eksekusi.  Kualitas  perlu dihitung  dengan  fungsi  utilitas  lain  dengan  mendefinisikan organisasi  yang  mempertimbangkan  parameter-parameter terkait dengan goal -nya.
Menurut  [11]  untuk  mencapai  organisasi  yang  sehat  perlu didefinisikan fungsi manajemen untuk menambah, menghapus,  dan  memonitor agent di  organisasi. Agent-agent yang    diterima  di  komunitas  harus  menyediakan  informasi yang  baik  ke agent-agent lain  sesuai  yang  diminta.  Tingkat kualitas  informasi  diukur  dengan  skema voting dengan memeprtimbangkan  dokumen-dokumen  terkait agent yang sebelumnya  diketahui.  Anggota  organisasi  membantu mendeteksi agent-agent yang  tidak  mampu  bekerja  sama. Prinsip dari mekanisme ini adalah  “ Semua berjalan baik jika sebagian  besar  anggota  berfikir  semua  juga  baik ”.  Melalui mekanisme ini dihasilkan biaya komputasi rendah.
Untuk  mencapai goal -nya organisasi harus  menjamin bahwa:
(1) tidak ada anggota yang tidak berkolaborasi ketika diminta,
(2) tidak ada anggota dengan produktifitas rendah, (3) anggota tidak  boleh  salah  menggunakan  sumber  daya  organisasi sehingga  mencegah agent lain  melakukan  tugasnya,  dan  (4) agent-agent yang  suka  konflik  dikeluarkan  dan  tidak  pernah diterima lagi.
Konsep  lain  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam  merancang agent adalah workflow yang  meliputi  cara agent melakukan
registasi  ke  organisasi,  cara  melakukan  pemutusan  hubungan kerja  organisasi  dengan agent ,  dan  cara  memonitor  organisai
[11]. Pada proses registrasi ke organisasi, penerimaan anggota baru  ke  organisasi  ditentukan  dua  faktor:    (1)  faktor kebutuhan organisasi, yaitu organisasi dapat menerima agent- agent dengan  keterampilan  atau  implementasi  baru  untuk pekerjaan-pekerjaan yang sudah berjalan sehingga meningkatkan  kinerja,  dan  (2)  kepercayaan  dan  efektifitas. Proses pemutusan hubungan kerja dengan agent dimulai dari anggota  organisasi.    Anggota  organisasi  pertama  kali menyelesaikan  kompromi-kompromi  dengan  anggota  lain. Setelah  kompromi  dilepas, agent dapat  meninggalkan organisasi  dengan  aman.  Pemecatan agent dilakukan  apabila agent memiliki  perilaku  yang  tidak  sesuai  dengan  yang diharapkan organisasi. Pengambilan  keputusan pemecatan ini bergantung pada set laporan yang dikumpulkan selama agent bekerja  di  organisasi.  Memonitor  organisasi  berarti  bertanya kepada  setiap  anggota  organisasi  tentang  anggota  lainnya. Mekanisme  ini  bertujuan  untuk  mendeteksi  apakah  agent masih  hidup  dan  mendeteksi  apakah  agent  memenuhi kompromi-kompromi  yang  sudah  ditentukan  organisasi. Laporan-laporan  yang  terkumpul  disimpan  dan  digunakan untuk mendeteksi apakah agent harus dikeluarkan dan apakah agent ini diterima kembali di masa depan. Prinsip “Goal akan dicapai  ketika  agent-agent  yang  suka  berkonflik  dikeluarkan dan  agent-agent  yang  mau  berkolaborasi  tetap  dipelihara” diterapkan dalam organisasi.

## Setup Arsitektur Organisasi Multiagent di WSN
Pada  tahap  ini  dilakukan  penentuan  peran agent yang  akan diterapkan  di  WSN.  Peran  ini  mengadopsi  usulan  [12]  yang mendefinisikan peran agent ke dalam 7 peran sebagai berikut:
(1) intelligent  sensor adalah  sensor  yang  memonitor lingkungan. Ketika mendeteksi sebuah event , sensor  ini melakukan broadcast ke base station ( sink );
(2) data  centric  sensor adalah  sensor  yang  melakukan penginderaan  pada  lingkungannya  dan  mengumpulkan data penginderaan di dalam dirinya (lokal);
(3) agent otonom  adalah agent yang  diletakkan  di  bagian lingkungan yang melakukan penginderaan dan melakukan  aksi  pada  lingkungannya  setiap  saat. Agent ini melakukan prediksi terhadap apa yang akan dideteksi di masa yang akan datang;
(4) mobile agent (MA) adalah tipe agent spesial yang dapat mengeksekusi  dirinya  secara  otonom  untuk  bermigrasi. Ketika diberangkatkan, agent ini bermigrasi dari sensor node satu  ke sensor  node lain  untuk  melakukan pemrosesan  data  secara  otonom.  MA  mengumpulkan data hop by hop di dalam rentang sensor aktif dan dalam threshold yang  ditentukan.  Data  yang  terkumpul diakumulasi ukurannya;
(5) directory  facilitator  (DF) adalah  entitas  tempat agent- agent mengumumkan kapabilitasnya, melakukan koordinasi  aktifitas-aktifitas agent ,  dan  memenuhi permintaan agent-agent yang  di  bawah  koordinasinya. Peran  DF  adalah  menyimpan  identitas  provider  (ID) beserta  kapabilitasnya  di database lokalnya.  Ketika requester meminta  preferensi,  DF  mencocokkannya dengan  kapabilitas provider dan  memberikan  respon kepada requester berupa  set event-event yang  sesuai dengan permintaannya;
(6) requester  agent adalah  entitas  yang  melakukan request informasi dari sistem untuk kepentingan pengguna;
(7) provider  agent adalah  tipe agent yang  menyediakan informasi  di  dalam  sebuah  lingkungan  aktif  melalui agent-agent superiornya. Provider adalah intelligent
sensor  node dan data  centric  sensor yang  terhubung dengannya.  Pada  langkah  pertama provider harus mendaftarkan keberadaan dirinya ke DF. Lalu, provider ini mengumumkan event aktif .
Arsitektur  yang  mendeskripsikan  peran-peran agent tersebut ditunjukkan pada Gambar 1 berikut ini.
Gambar 1. Arsitektur sistem multiagent di WSN

## Kapabilitas Agent dalam Organisasi
Salah  satu  kapabilitas agent yang  harus  didefinisikan  adalah kemampuannya  dalam  melakukan  pembelajaran.  Salah  satu pembelajaran  yang  dapat  dilakukan  oleh agent adalah  proses deteksi outlier dan  proses  pengambilan  keputusan  secara otonom.
Salah  satu  isu  penting  yang  perlu  dipertimbangkan  dalam WSN  adalah outlier .  Ketika  digunakan  untuk  memonitoring lingkungan, agent-agent yang  diimplementasikan  di  WSN dapat  digunakan  untuk  melakukan  deteksi  dan  klasifikasi suatu event atau bahkan diintegrasikan dengan sistem kontrol tertentu.  Oleh  sebab  itu,  diperlukan  realibilitas  dan  jaminan kualitas  informasi  yang  diterima  WSN.  Untuk  menghindari pengiriman data yang tidak akurat ke base station , diperlukan implementasi analisis data secara real time yang dilakukan di setiap sensor node .
Karena  kondisi  lingkungan  yang  keras  dan  tidak  menentu, sensor  node dapat  saja  tidak  berfungsi  dengan  baik  atau menghasilkan  data  yang  tidak  akurat  ke base  station .  Selain itu,  keterbatasan  sumber  daya  seperti  pemrosesan  yang terbatas,  penyimpanan  data  yang  terbatas, bandwidth yang terbatas,  dan  otonomi agent dapat  juga  menyebabkan ketidakakuratan  data  mentah  yang  dibaca  oleh sensor  node . Inilah  dikenal  dengan outlier di  mana sensor node membaca data yang menyimpang dari pola data yang biasanya. Menurut [4],  kemungkinan  sumber outlier ini  berasal  dari noise , data error yang  disebabkan  karena  kegagalan hardware ,  atau serangan malicious .
Teknik-teknik  mendeteksi outlier dideskripsikan  di  [4]. Sebagian besar teknik-teknik tersebut membutuhkan kapasitas memory yang besar untuk penyimpanan  data dan memerlukan konsumsi  energi  yang  cukup  besar.  Selain  itu  teknik-teknik tersebut  menyebabkan overhead pada  komunikasi  dan  tidak mendukung kapabilitas komputasi terdistribusi. Teknik-teknik tersebut dikategorikan ke dalam pendekatan statistical-based , nearest-neighbour-based , clustering-based , classification- based ,  dan spectral-decomposition-based .    S tatistical-based
dibagi  ke  dalam  dua  metode,  yaitu  parametik  dan  non- parametrik.  Kedua  metode  ini  menitik  beratkan  kepada distribusi  probabilitas  untuk melakukan  karakteristik data set atau time seri ketika melakukan evaluasi sampel data mentah secara  statistik.  Metode nearest-neighbour menitik  beratkan pada matrik-matrik yang meghitung jarak antara obyek-obyek atau sample-sample dengan interpretasi geometrik. Eucledian norm dan Mahalanobis  distance adalah  pilihan  umum  yang banyak  digunakan  pada  metode  ini  untuk  atribut  yang univariate dan multivariate . Pada  teknik berbasis clustering , data  set dikelompokkan  ke  dalam cluster yang  memiliki atribut  yang  sama.  Sebuah  obyek  dapat  dikatakan  sebagai outlier jika  obyek  tersebut  berada  di  luar cluster yang ditentukan.  Metode  berbasis classification menitik  beratkan pada  teknik machine  learning yang  mencoba  memahami dataset yang  tersedia.  Kelemahan  teknik  ini  adalah  secara komputasi  terlalu  komplek  untuk  diterapkan  secara real  time di sensor  node .  Terakhir,  pendekatan spectral-decomposition yang  menitik  beratkan  pada  analisis  komponen-komponen dasar untuk mengidentifikasi mode-mode normal dari perilaku dataset . Pendekatan ini menghasilkan kompleksitas komputasi yang tinggi.
Untuk  menentukan  metode  yang  tepat  yang  dapat  diterapkan di sensor  node yang  memiliki  sumber  daya  terbatas, diperkenalkanlah  teknik  mendeteksi outlier secara real-time lokal  dan  teknik  mengakomodasi  skema-skema  yang  dapat diterapkan kode program yang ditanam di sensor node , dapat menjalankan thread otonom yang kooperatif, dan diimplementasikan  dalam  bentuk mobile  agent .  Pendekatan yang  diusulkan  di  [4]  adalah pendekatan statistika univariate yang  diterapkan  pada  sensor  yang  melakukan  penginderaan terbatas.  Pendekatan  ini  mengasumsikan  bahwa  variabel lingkungan tunggal diobservasi melalui pembacaan sensor dan digunakan untuk menentukan batasan threshold untuk operasi kontrol.  Penyimpangan  dari  batasan  ini  akan  diindikasikan sebagai outlier .  Metodologi  ini  biasanya  diterapkan  dalam bentuk  grafik Shewhart  control .  Batas  atas  (Δ u )  dan  batas bawah  (Δ l )  pada  grafik Shewhart adalah  garis  kritis  untuk meminimasi  nilai false  outlier dan missed  detection .  Teori hipotesis  statistik  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  suatu nilai false  outer dan missed  detection .  Misalkan  variabel monitoring  z,  yang  memiliki  deviasi  dari  titik  tengahnya,  ź, adalah additive error dan nilai z mengikuti distribusi Gaussian N(ź, σ 2 ) dengan standar deviasi σ; lalu probabilitas P di mana z berada dalam interval yang ditentukan dihitung berdasarkan:
P{z < (ź - c α /2 σ)} = P{z > (ź + c α /2 σ)} =
(1) P{(ź - c α /2 σ) ≤ z ≤ (ź + c α /2 σ)} = 1 – α (2)
di mana  c α /2 adalah standard normal deviation dan α adalah tingkat  signifikansi  dimana  menentukan  tingkat tradeoff antara nilai false outlier dan missed detection . Beberapa nilai yang  umum  digunakan  pada standard  normal  deviation meliputi c α /2 = {1.0; 1.5; 3.0}.
Kemampuan agent lainnya  yang  harus  dipertimbangkan adalah  kemampuan  berkomunikasi  dengan  lingkungannya tanpa  dibantu  oleh  tutor  atau  guru  untuk  pembelajarannya [13],  dikenal  dengan Reinforcement  Learning (RL).  Tujuan RL  adalah  menemukan policy di  mana  memilih  sebuah  aksi pada suatu step-time yang mengantarkannya untuk mendapatkan reward terbaik  dari  lingkungannya.  Setiap  aksi yang agent lakukan, lingkungannya merespon dengan sebuah
reward yang menunjukkan efektifitas aksi di setiap step-time . Pada  aksi  yang  dilakukan, agent tidak  menganut  benar  atau tidaknya aksi yang dilakukan.
RL  adalah  subarea machine  learning yang  menitikberatkan kepada  cara  sebuah agent mengambil  aksi  di  lingkungannya. Di  sini  agent  melakukan  maksimalisasi  pemikiran  tentang reward untuk  jangka  panjang.  Pada  setiap  langkah,  RL memilih  beberapa  aksi  yang  mungkin  dilakukan  dan menerima reward dari  lingkungan  atas  aksi  spesifik  yang dilakukannya. Aksi terbaik yang harus dilakukan di  beberapa state tidak  pernah  diketahui  sehingga  agent  harus  mencoba beberapa aksi-aksi  dan  urutan-urutan  aksi yang  berbeda serta belajar dari pengalamannnya.
Menurut  [13],  RL  biasanya  dideskripsikan  sebagai Markov Decission  Process (MDP)  yang  terdiri  dari sebuah agent ,  set state yang mungkin S , set aksi-aksi yang mungkin A(S) untuk semua state S ,  dan  sebuah  fungsi reward R(s,a) yang menentukan reward yang  diberi  lingkungan  atas  aksi  yang dilakukan agent . Fungsi policy π mendeskripsikan bagaimana agent belajar  pada  beberapa time-step  t . Policy optimal didefinisikan sebahai  π*.  Fungsi value V(s,a) mendefinisikan reward total  yang  diharapkan  ketika  melakukan  aksi a pada state s jika  untuk  mencapai state berikutnya agent mengikuti policy optimal  π*. Agent harus  belajar  untuk  memperoleh policy ini.
Kemampuan  terakhir  yang  perlu  dipertimbangkan  oleh  agent terkait mobile agent adalah itinerary planning .
Itinerary adalah  rute  yang  dilalui  selama  migrasi mobile agent .  Teknik-teknik itinerary yang  dapat  dipertimbangkan menurut  [5]  meliputi Local  Closest  First (LCF), Global Closest  First (GCF), Genetic  Algorithm (GA), Near-Optimal Itinerary  Design (NOID),  dan Tree-Based  Itinerary  Design (TBID).  Parameter-parameter  yang  perlu  diukur  dalam menentukan kinerja itinerary planning adalah data aggregation  cost , response  time ,  dan estimated  network lifetime .
Perlu dipertimbangkan pula pendekatan multiple mobile agent itinerary planning (MIP) yang diajukan [6], sebagai alternatif single mobile  agent  itinerary  planning (SIP).  Masalah  MIP menurut  [6]  dibagi  ke  dalam  empat  tahapan,  yaitu  pemilihan visiting  central  location (VCL)  untuk  setiap mobile  agent , penentuan node - node sumber  setiap mobile  agent ,  penentuan urutan kunjungan ke sumber, dan iterative framework .
Salah  satu  algoritma  yang  dapat  digunakan  dalam itinerary planning adalah Genetic  Algorithm (GA).  Algoritma  ini memberikan  kinerja  yang  lebih  baik  daripada  LCF  dan  GCF [5].  Namun  demikian,  GA  mengkonsumsi  waktu  komputasi yang  cukup  lama  karena  algoritma  ini  memulai  eksekusinya dengan  vektor  solusi  yang  random  yang  memerlukan  waktu relatif lama. Meskipun optimasi global akan diperoleh, namun penggunaan  algoritma  ini  bukan  solusi  yang  ringan  untuk sensor node yang memiliki energi terbatas.

## Penentuan Middleware dan Hardware
Menurut  [2], mobile  agent didefinisikan  sebagai  entitas software yang  me-enkapsulasi  perilaku  dinamis  dan  punya kemampuan  untuk  bermigrasi  dari  satu node komputasi  ke node lainnya  untuk  menyelesaikan  tugas-tugas  terdistribusi. mobile  agent dapat  mendukung  pemrograman  WSN  pada tingkat  aplikasi, middleware ,  dan network . mobile  agent didukung oleh Mobile  Agent  System (MAS)  yang menyediakan  API  untuk  mengembangkan  aplikasi  berbasis agent , agent  server yang  mengeksekusi  agent-agent  dengan
menyediakan  layanan  dasar  seperti  migrasi,  komunikasi,  dan pengaksesan  sumber  daya node .  Salah  satu middleware yang akan dipertimbangkan dalam pengembangan sistem multiagent di  WSN  adalah Mobile  Agent  for  Sun  Spot (MAPS), dan AFME seperti yang dijelaskan di Subbab IV.
MAPS  menurut  [2]  merupakan framework inovasi  berbasis Java  yang  dikembangkan  di  atas  teknologi  Sun  Spot  untuk memfasilitasi  pemrograman  berorientasi agent di  WSN. MAPS dirancang berdasarkan kebutuhan :
(1) component-based  lightweight  agent  server  architecture untuk mencegah model kerja sama dan concurency yang berat;
(2) lightweight  agent architecture untuk  mengeksekusi  dan migrasi agent secara efisien;
(3) core  service yang  minimal  seperti  migrasi agent , penamaan agent ,  komunikasi agent ,  pengaksesan sumber  daya  sensor  ( sensor , actuator , flash memory , dan radio);
(4) plug-in based architecture extension;
(5) bahasa  Java  untuk  mendefinisikan  perilaku mobile agent .
MAPS  menurut  [7]  dapat  diinteroperasikan  dengan  JADE framework . JADE-MAPS gateway telah dikembangkan untuk memungkinkan agent - agent JADE berinteraksi dengan agent - agent MAPS.  Meskipun  JADE  dan  MAPS  menggunakan platform Java,  keduanya  menggunakan  metode  komunikasi yang  berbeda.  JADE  mengirim  pesan  berdasarkan  standar FIPA  menggunakan  spesifikasi Agent  Communication Language (ACL),  sedangkan  MAPS  membuat  komunikasi pesannya sendiri berbasis event . Oleh sebab itu JADE-MAPS gateway memfasilitasi  pertukaran  pesan  antara agent - agent MAPS  dengan  JADE. Platform inter  komunikasi  MAPS dengan  JADE  memungkinkan  pengembangan  lebih  lanjut aplikasi terdistribusi berbasis WSN di mana JADE digunakan pada base station /koordinator/ host dan MAPS diletakkan pada sensor node .
AFME sebagaimana  telah  dibahas di Subbab IV  menurut  [2] merupakan agent  paltform yang  merujuk  pada  J2ME  MIDP ringan open  source dan  menerapkan Agent  Factory Framework yang ada.  AFME ditujukan untuk sistem wireless pervasive sehingga  secara  spesifik  AFME  tidak  dirancang untuk WSN. Namun, karena dukungan J2ME kepada platform sensor Sun Spot, AFME dapat diadopsi untuk pengembangan aplikasi WSN berbasis agent .  AFME berbasis pada pradigma Belief-Desire-Intention di  mana  di  dalamnya agent - agent mengikuti siklus sense-deliberate-act . AFME
mendeskripsikan agent melalui mixed  declarative/imperative programming model bernama Agent Factory Agent
Programming Language (AFAPL), berbasis formalisme logik belief dan commitment. AFAPL  digunakan  untuk  me -encode perilaku agent dengan  menentukan  aturan-aturan  yang mendefinisikan kondisi-kondisi dimana komitmen diadopsi.
Berbeda  dengan  MAPS  dan  AFME  yang  tidak  mendukung migrasi  yang  kuat, isolate ( weak ) migration ,  di  mana  kedua platform ini hanya mendukung migrasi state obyek atau data, bukan kode, Mobile Agent Platform for Sun Spot (MASPOT), menurut  [3]  memungkinkan  migrasi  kode agent ( strong migration ) sehingga berdampak pada tidak hanya penghematan  energi,  namun  juga  adanya  penghematan  pada sumber daya memory . Jika ingin menerapkan platform mobile agent di MAPS dan AFME, kode-kode agent yang melakukan tugas  spesifik  harus  diinstall  terlebih  dahulu  di sensor  node . Sedangkan  dengan  MASPOT  hal  ini  tidak  perlu  dilakukan
karena  MASPOT  menyediakan  solusi  terkait  dengan  migrasi kode  program.  Eksperimen  yang  dilakukan  [3]  menunjukkan jumlah  energi  yang  dihabiskan  selama  migrasi  kode  adalah sebesar 0.03% dari baterai sensor node . Selain itu, MASPOT hanya  menggunakan  1.5%  saja  alokasi flash memory dari node Sun  Spot.  Namun, strong  migration mengkonsumsi energi  yang  lebih  besar  daripada weak  migration yang diterapkan oleh MAPS dan AFME.
Perangkat  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  Sun Spot  ( Small  Programmable    Object  Technolog y).  Sun  Spot terdiri  dari  32-bit  ARM9  CPU,  512K  memori,  2  Mb flash storage dan wireless  networking berbasis  pada  ChipCon CC2420 yang mengikuti standar 802.15.4, terintergasi dengan antena, dan beroperasi  pada 2.4GHz sampai 2.4835GHz ISM unlicensed  bands .  IC-nya  terdiri  dari  2.4  GHz  RF transmitter / receiver dengan digital  direct  sequence  spread spectrum (DSSS) baseband modem dengan  dukungan  MAC. Sensor  yang  sudah  terdapat  pada  Sun  Spot  meliputi  sensor temperatur, sensor cahaya, dan accelerometer 3D. Sensor lain dapat  ditambahkan  melalui  pin  analog  I/O  yang  sudah disediakan.  Sensor  ini  cukup  ideal  untuk  penerapan multiagent yang  menurut  [2]  dan  [3]  dapat  dipasang middleware MAPS, AFME, dan MASPOT.

## 6. KESIMPULAN
Banyak penelitian yang dilakukan terkait usulan penyelesaian masalah  yang  dihadapi  di  WSN,  namun  sebagian  besar penelitian  tersebut  terlalu  fokus  pada  aspek  tertentu  dan siftanya parsial seperti fokus di optimasi kemunikasi, fokus di cross  layer  protocol ,  atau  di mobile  agent tanpa memperhatikan  aspek  arsitektur  sistem  secara  keseluruhan dan terintegrasi.
Paper  ini  mendeskripsikan  usulan  pemodelan  sistem multiagent pada  WSN  yang  menjadi  solusi  untuk  efektifitas dan  efisiensi  kerja  WSN  yang  memiliki  keterbatasan, khususnya  energi.  Dalam pengembangan multiagent di WSN perlu  memperhatikan  aspek-aspek  penting  yang  dapat mendukung  kinerja  WSN  seperti  aspek  arsitektur,  aspek middleware ,  aspek hardware ,  aspek itinerary  planning ,  dan aspek kapabilitas agent-agent dalam sistem.
Pada  aspek  arsitektur  perlu  dirancang  struktur  organisasi multiagent . Di sini diidentifikasi organisasi, peran, dan aturan- aturan  yang  mengikat agent-agent dalam  menjalankan fungsinya. Organisasi selanjutnya diperinci dengan penerapan konsep goal , workflow , struktur grup, dan sumber daya. Pada aspek middleware perlu  diidentifikasi  API  yang  didukung oleh  perangkat  WSN  spesifik. Middelware ini  menyediakan antarmuka  kepada service-service yang  disediakan  di  WSN secara loose  coupling sehingga  fokus  penelitian  ditekankan pada  aspek  kapabilitas multiagent . Middleware yang  perlu dipertimbangkan  dalam  penelitian  ini  adalah  AFME  yang dijalankan  pada  perangkat  Sun  Spot. Middleware ini mendukung  arsitektur  BDI  yang  merupakan  arsitektur  yang akan diangkat dalam penelitian ini. Terakhir, kapabilitas agent perlu  diidentifikasi  seperti  kemampuan  dalam itinerary planning ,  kemampuan  pembelajaran  khususnya  mendeteksi outlier ,  dan  pengambilan  keputusan  secara  otonom  terkait dengan aksi-aksi yang dilakukan.
Pekerjaan  selanjutnya  adalah  pengembangan  secara  lebih terperinci kapabilitas agent yang akan terlibat sebagai anggota dalam  organisasi  di  lingkungan  WSN.  Kapabilitas  tersebut adalah  melakukan  pembelajaran  dan  menentukan  keputusan melakukan  aksi  tertentu  secara  otonom  dengan  menerapkan arsitektur BDI yang dikombinasikan dengan MDP. Selain itu,
mempertimbangkan protokol komunikasi standar antar agent , mengadopsi Service Oriented  Architecture (SOA)  atau mikro SOA,  sehingga agent dengan platform berbeda  dapat  saling berkomunikasi  adalah  langkah  selanjutnya  yang  sangat penting,

## 7. DAFTAR PUSTAKA
[1]    Min  Chen,  Sergio  Gonzalez,  and  Victor  C.  M.  Leung,
“ Application  and  Design  Issues  For  Mobile  Agent  in Wireless  Sensor  Networks” , University  of  British Columbia, IEEE Wireless Communication, 2007.
[2]    Stefano  G,  Francesco  Aielo,  Alesio  Carbone,  Giancarlo Fortino,  “ Java-Based  Mobile  Agent  Platform  for Wireless Network Sensor” , the International
Multiconference  on  Computer  Science  and  Information Technology, 2010, pp. 165–172.
[3]   Ramon Lopes, Flavio Assis. “ MASPOT: A Mobile Agent System  for  Sun  SPOT” ,  LaSiD-Distributed  Systems Laboratory  DCC-Department  of  Computer  Science UFBA-Federal  University  of  Bahia.  Salvador,  Brazil, Tenth  International  Symposium  on  Autonomous Decentralized Systems, 2011.
[4]        Paulo  Gil,  Amâncio  Santos,  and  Alberto  Cardoso, “ Dealing  With  Outliers  in  Wireless  Sensor  Networks: An  Oil  Reﬁnery  Application” ,    IEEE  transactions  on control systems technology, 2013.
[5]    Charalampos  K,  Aristides  Mpitziopoulos,  Damianos  G, Grammati Pantziou, “ Effective Determination of Mobile Agent  Itineraries  for  Data  Aggregation  on  Sensor Networks” ,  IEEE  Transactions  On  Knowledge  And Data Engineering, Vol. 22, No. 12, December 2010.
[6]      X.  Wang,  M.  Chen,  T.Kwon,  H.C.  Chao ,  “Multiple Mobile  Agents  Itinerary  Planning  in  Wireles  Sensor
Network : Survey and Evaluation” , IET Communications, 2010, www.ietdl.org.
[7]        Giancarlo  F,  Stefano  Galzarano,  Raffaele  Gravina, Antonio  Guerrieri,  “ Agent-based  Development  of Wireless  Sensor  Network  Applications” ,  DEIS– University of Calabria. 2010.
[8]        Michael  Wooldridge,  “ Introduction  to  MultiAgent
System” , John Wiley and Sons  LTD, 2002
[9]  Bellefemine Fabio, Giovanni Caire, Dominic Greenwood. “ Chapter  2  Agent  Technology  Overview.  Developing MultiAgent  System  with  JADE ”,  John  Wiley  and  Sons LTD, 2007.
[10] Conor Muldoon, Geogory M. P. O’here, Rem W. Collier, Michaerl J.  O’Grady,  “ Toward  Pervasive Intteligence : Reflection  on  The  Evolution  of  Agent  Factory Framework ”, Springer Science and Business Media LC,
2009.
[11]  Jorge J. Gómez-Sanz, Juan Pavón, “ Implementing Multi- Agent  Systems  Organizations  with  INGENIAS ”,  Dep. Sistemas  Informáticos  y  Programación  Universidad Complutense de Madrid.
[12]  Khin Haymar S.H, YoungSik Choi, Jong Sou Park, “ The Multi  Agent  System  Solutions  for  Wireless  Sensor Network Applications” , Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2008.
[13]  Raghavendra V. Kulkarni, Anna Förster, Ganesh Kumar Venayagamoorthy,  “,  Computational  Intelligence  in Wireless Sensor Networks: A Survey”, IEEE
Communications  Surveys  &  Tutorials,  Vol.  13,  No.  1, First Quarter 2011.