Kablosuz algılayıcı ağlarda küme başı seçiminde sezgisel algoritmaların performanslarının değerlendirilmesi
Intuitive cluster head selection in wireless sensor networks evaluation of the performance of algorithms
Yazar: ABDÜLBAKİ DEMİREL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜRCAN ÇETİN
Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Enerji verimliliği = Energy efficiency ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Kablosuz ağlar = Wireless networks ; Karınca koloni algoritması = Ant colony algorithm ; Yapay arı kolonisi algoritması = Artificial bee colony algorithm

Özet:
ÖZET

KABLOSUZ ALGILAYICI AĞLARDA KÜME BAŞI SEÇİMİNDE SEZGİSEL ALGORİTMALARIN PERFORMANSLARININ DEĞERLENDİRİLMESİ


Abdülbaki DEMİREL



Yüksek Lisans Tezi

Fen Bilimleri Enstitüsü

Bilişim Sistemleri Mühendisliği Anabilim Dalı

Danışman: Doktor Öğretim Üyesi Gürcan ÇETİN

Eylül 2022, 66 Sayfa


Bu tez çalışmasında, LEACH yönlendirme protokolünü kullanan Kablosuz Algılayıcı Ağlarda (KAA) algılayıcı düğümlerin enerji kayıplarını azaltmak ve ağın aktif kalma süresini arttırmak için sezgisel eniyileme algoritmalarına dayalı bir yöntem sunulmuştur. Çalışmada, literatürde en çok kullanılan sürü tabanlı eniyileme algoritmalarından Genetik Algoritma (GA), Karınca Kolonisi Optimizasyonu (KKO) ve Yapay Arı Kolonisi (YAK) algoritmaları problemin çözümü için seçilmiştir. Sunulan algoritmaların LEACH protokolü ile başarım sonuçlarını karşılaştırmak için MATLAB R2017b yazılımında Çok Atlamalı Yönlendirmeye (Multi-Hop Routing) dayalı bir model geliştirilmiştir. Ağ geçidinin farklı konumlara yerleştirildiği senaryolarda, seçilen eniyileme algoritmaları, algılayıcı sayısının 50 ve 100 düğüm olduğu ağlarda uygulanarak enerji tüketimi, veri gönderimi, aktif/ölü düğüm sayıları ve her bir çevrimde algılayıcı başına düşen ortalama enerji açısından karşılaştırma yapılmıştır. Karşılaştırmalar sonucunda, kullanılan eniyileme algoritmalarının tamamının LEACH protokolüne göre çok daha iyi sonuç verdiği tespit edilmiştir. Algoritmalar kendi içerisinde karşılaştırıldığında ise Genetik Algoritma tabanlı LEACH modelinin (LEACH-GA) en iyi sonuçlara sahip olduğu görülmüştür. 50 düğümlü ağ yapılarında LEACH-GA yöntemi LEACH protokolüne göre tur sayısını yaklaşık %50, veri paketi sayısını ise yaklaşık %60 oranında arttırmıştır. 100 düğümlü ağ yapılarında ise, LEACH-GA protokolü LEACH protokolüne göre tur sayısını yaklaşık %130, veri paketi sayısı ise yaklaşık %150 oranında arttırmıştır. 


Anahtar Kelimeler: Kablosuz Algılayıcı Ağlar, Enerji Verimliliği, LEACH Protokolü, Çok-Atlamalı Yönlendirme, Karınca Kolonisi Algoritması, Yapay Arı Kolonisi Algoritması, Genetik Algoritma

Abstract:
ABSTRACT

INTUITIVE CLUSTER SELECTION IN WIRELESS SENSOR NETWORKS
EVALUATION OF THE PERFORMANCES OF ALGORITHMS

Abdülbaki DEMİREL

Master Thesis
Institute of Science and Technology
Information System Engineering
Supervisor: Assistant Professor Gürcan ÇETİN
September 2022, 66 pages

This thesis presents a strategy based on heuristic algorithms for reducing energy losses of sensor nodes in Wireless Sensor Networks (WSN) utilizing the LEACH routing protocol and increasing network active time. The issue was solved using the Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimization (ACO), and Artificial Bee Colony (ABC) techniques, which are the most often used swarm-based optimization algorithms in the literature. In MATLAB R2017b software, a model based on Multi-Hop Routing was created to compare the performance results of the proposed techniques with the LEACH protocol. In situations where the gateway is positioned in different locations, the selected optimization methods are implemented in networks with 50 and 100 sensors, comparing energy consumption, data transmission, number of active / dead nodes, and average energy per sensor in each cycle. The comparisons revealed that all of the optimization techniques tested achieved much better outcomes than the LEACH process. When the algorithms were compared among themselves, the Genetic Algorithm-based LEACH model (LEACH-GA) produced the best results. According to the LEACH protocol, the LEACH-GA approach increased the number of rounds by around 50% and the amount of data packets by about 60% in 50-node network structures. When compared to the LEACH protocol, the LEACH-GA protocol increased the number of rounds by around 130% and the amount of data packets by about 150% in 100-node network structures.
Keywords: Wireless Sensor Networks, Energy Efficiency, LEACH Protocol, Multi-Hop, Ant Colony Algorithm, Artificial Bee Colony Algorithm, Genetic Algorithm, Optimization