Kablosuz algılayıcı ağlarda kapsanma oranının elektromagnetizma-benzer algoritması ve elfes olasılıksal algılama modeli ile optimizasyonu
Optimization of coverage ratio by electromagnetism-like algorithm and elfes probabilistic detection model in wireless sensor networks,
Yazar: NAWZAD HASAN ALİ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ RECEP ÖZDAĞ
Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi / Eğitim Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Eğitim ve Öğretim = Education and Training
Dizin: Ağlar = Networks ; Bilgisayar destekli eğitim = Computer assisted education ; Elektromanyetik = Electromagnetic ; Elektromanyetik alanlar = Electromagnetic fields ; Elfes Olasılıksal Algılama Modeli = Elfes Probability Detection Model ; Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Kapsama alanı = Coverage area ; Olasılıksal öğrenme = Probability learning

Özet:
ALİ, Nawzad Hasan.  Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Kapsanma Oranının Elektromagnetizma-Benzer Algoritması ve Elfes Olasılıksal Algılama Modeli ile Optimizasyonu, Yüksek Lisans Tezi, Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi, Van, 2019.
Kablosuz Algılayıcı Ağ'lar kritik ortamların takibi, felaket durumlarının tespiti, çevrenin izlenmesi gibi ulusal güvenliği gerektiren çeşitli uygulamalarda son yıllarda birçok araştırmacı tarafından çalışılan önemli bir çalışma sahası olmuştur. Bu ağları oluşturan algılayıcıların algılama, hesaplama ve iletişim yetenekleri ile birlikte enerjileri de sınırlı olduğu için belli bir alan içerisindeki yerleşimlerinin rastgele olarak yapılması; hem ilgili alanın etkin bir şekilde kapsanamamasına hem de algılayıcıların enerjilerinin gereğinden fazla tüketilerek ağın yaşam süresinin azalmasına neden olacaktır. Bu süreçte algılayıcıların alandaki yerleşimlerinin dinamik olarak yapılması ağın kapsanma oranının artırılmasında ve ağın yaşam süresini uzatarak alanın algılanma sürekliliğinin sağlanmasında önemli bir rol oynar. Kablosuz Algılayıcı Ağ'ların kapsanma oranlarının optimizasyonu ilgili alandaki hedeflerin dağıtılan algılayıcılar tarafından optimum olarak kapsandığını ve bu hedeflerin algılayıcılar tarafından izlenebildiğini gösterir.
Literatürde yapılan çalışmalarda sezgisel tabanlı olarak algılayıcıların dinamik dağıtım probleminin çözümü için birçok yaklaşım önerilmiştir. Ayrıca hem İkili Tarama Modeli hem de Olasılıksal Tarama Modeli kullanılarak Elektromagnetizma-Benzer algoritma tabanlı yeni yaklaşımlarda önerilmiştir. Bu çalışmada ise literatürde çalışılmayan Elektromagnetizma-Benzer algoritma tabanlı Elfes Olasılıksal Algılama Modeli kullanılarak hem ağın kapsanma oranını optimize edilmesi hem de literatüre yeni bir bakış açısı kazandırmak amaçlanmıştır.
Bu tez çalışmasında, hem mobil hem de statik düğümlerden oluşan homojen ve heterojen algılayıcıların tanımlanan alanı optimum olarak kapsayarak etkin bir dinamik dağılım yapılması hedeflenmiştir. 2 boyutlu bir düzlem olarak temel alınan Kablosuz Algılayıcı Ağ'daki alan kapsama probleminin çözümü için meta-sezgisel tabanlı Elektromagnetizma-Benzer algoritması esas alınarak ve Elfes Olasılıksal Algılama Modeli kullanılarak yeni bir dinamik dağıtım yaklaşımı geliştirilmiştir. Bu yaklaşımın ağdaki benzetimi MATLAB ortamında gerçekleştirilen Monte Carlo simülasyonları ile yapılmıştır. Elde edilen deneysel bulgular; alan kapsama problemi için geliştirilen yaklaşımın rastgele dağıtım ile karşılaştırıldığında daha etkin olduğunu ve ulaşılan kapsama oranlarına göre algılayıcıların ilgili alandaki optimum yerleşimlerinin sağlandığını ve dinamik bir dağıtım yöntemi olarak önerilebileceğini göstermiştir.

Anahtar Sözcükler 
Kablosuz Algılayıcı Ağlar, Alan Kapsama Problemi, Algılayıcı Dinamik Dağıtımı, Elekromagnetizma-Benzer Algoritması, Elfes Olasılıksal Algılama Modeli.

Abstract:
ALİ, Nawzad Hasan.  Optimization of Coverage Ratio by Electromagnetism-Like Algorithm and Elfes Probabilistic Detection Model in Wireless Sensor Networks, Master Thesis, Van Yuzuncu Yil University, Van, 2019.
Wireless Sensor Networks (WSNs) has been an important area of work, which has been studied by many researchers in recent years, in various applications that require national security, such as monitoring critical environments, detecting disaster situations, and monitoring the environment. Because of the perception, calculation and communication capabilities of the sensors that constitute the WSNs, their location within a certain area is made randomly because their energies are limited; both the area cannot be effectively covered and the energies of the sensors will be consumed excessively and the network life time will be reduced. In this process, the dynamic placement of the sensors in the field plays an important role in increasing the coverage of the network and ensuring the continuity of the perception of the area by extending the life of the network. The optimization of the coverage rates of the WSNs indicates that the targets in the relevant area are optimally covered by the distributed sensors and that these targets can be monitored by the sensors.
Many studies have been proposed in the literature to solve the dynamic deployment problem of WSNs in an intuitive way. It has also been proposed in new approaches based on Electromagnetism-Like algorithms using both the Binary Detection Model and the Probability Detection Model. The aim of this study is to optimize the ratio of WSNs and to give a new perspective to the literature.
In this thesis, it is aimed to make an effective dynamic distribution by covering the defined area of homogeneous and heterogeneous sensors composed of both mobile and static nodes. A new dynamic deployment approach was developed based on the meta-heuristic based Electromagnetism-Like algorithm for solving the area coverage problem in the WSN on a 2-dimensional plane and using the Elfes Probability Detection Model. The simulation of this approach in WSNs was carried out with Monte Carlo simulations performed in MATLAB environment. Experimental findings obtained; It has been shown that the approach developed for the field coverage problem is more effective compared to random distribution and that the optimal placement of the sensors in the relevant area is provided according to the coverage ratio reached and can be proposed as a dynamic deployment method.


Key Words
Wireless Sensor Networks, Area Coverage Problem, Sensor Dynamic Deployment, Electromagnetism-Like Algorithm, Elfes Probability Detection Model.