Kablosuz sensör ağlarda	enerji verimli veri toplama
Energy efficient data gathering in wireless sensor networks
Yazar: TURGUT KILINÇ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ŞENOL ZAFER ERDOĞAN
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kablosuz algılayıcı ağlarda ortama bağlı olan kaynak düğümden alınan verinin hedef düğüme doğru iletilmesinde düğümden düğüme veri taşınmasında devam eden bir yol izlenir. Verinin hedef düğüme ulaşması sırasında geçeceği düğümlerin çıkartılması işlemine yönlendirme adı verilir. Yönlendirme algoritmalarının çıkartılmasındaki ana amaç, verinin en kısa yoldan ve en uygun (optimum) enerji kullanımı hedeflenerek gönderimin sağlanmasıdır.  
Literatürde çok çeşitli enerji verimli yönlendirme algoritmalarına rastlanmaktadır. Bu çalışmada, kablosuz sensör ağlardaki bilinen enerji verimli yönlendirme algoritmalarına kısa bir bakışın ardından, LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy) ve PEGASIS (Power-Efficient Gathering In Sensor Information Systems) algoritmalarının belirli özelliklerini de kapsayan genetik tabanlı yeni bir yaklaşım sunulmaktadır.
Bu tez çalışmasında uygulama bazlı olarak kablosuz sensör ağların yaşam süresini en uygun hale getirmek için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım olan INGABEEC (Internal Genetic Algorithm Based Energy Efficient Clusters) metodu anlatılmaktadır. Önerilen yöntem LEACH algoritması gibi kümeleme tabanlı bir metottur ve GABEEC (Genetic Algorithm Based Energy Efficient Clusters) metoduna PEGASIS algoritmasının uygulamasını içerir. Ağın yaşam süresini maksimize etmek için genetik algoritma kullanılmıştır. Yöntemin iki safhası vardır. Kurulum ve iletişim safhası. Kurulum safhasında kümeler ve küme için zincirler oluşturulur. Oluşturulan kümeler ağ yaşam süresi boyunca sabit kalır. Her turda, dinamik olarak isimlendirilen sabit sayıda kümeler vardır. İkinci safha iletişim safhasıdir. Üye düğümler sırayla verilerini hedef dügüm olarak belirlenen algılıcıya iletir.

Önerilen yöntemi doğrulamak için bir simülatör geliştirilmiştir. Bu yöntem ile simüle edilip alınan sonuçlar diğer ilgili çalışmaların sonuçları ile karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonunda elde edilen veriler önerilen yöntemin diğer yöntemlerden daha iyi sonuç ortaya koyduğunu göstermektedir.

Abstract:
A node to node data transfer route is followed in wireless sensor networks to transfer the data from source node to the target node. The process of defining the nodes in which the data will pass through and reach to the target source is known as routing. The main purpose of defining the routing algorithm is to deliver the data by using the shortest way possible with minimum energy consumption. 
Many energy efficient algorithms for data routing are given in the literature. In this study, after a short review about energy efficient data routing algorithms in wireless sensor networks, a novel genetic based approach which also covers some features of well-known LEACH (Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy) and PEGASIS (Power-Efficient GAthering in Sensor Information Systems) algorithms is presented.
In this thesis study, a genetic based algorithm approach, INGABEEC (Internal Genetic Algorithm Based Energy Efficient Clusters), is used to optimize the lifetime of wireless sensor networks. The proposed one is a cluster based method as LEACH and is an application of PEGASIS technology into GABEEC method. A genetic algorithm is used to maximize the lifetime of the network. The method has two stages; installation and communication.  
Clusters are generated and Chain (a tree structure) in each cluster also is organized at installation stage. The clusters stay constant during the network lifetime. There are cluster heads that change dynamically at every round on these constant clusters. The second phase is communication and each node transmits its data packet to destination node which is selected earlier.
A simulator is developed to verify the proposed method. The method is simulated and the received results are compared with other studies. It is shown that the proposed method is generating better results than other published methods.