Abstrakt

Eine Querschnittsstudie: Partikelschwarmoptimierung

Raja Kumar Patruni, Raja Selva Raj, Anuja Korukonda und Sowjanya Pasupuleti

Mobile Senken können die Lastverteilung und die Anpassung des Energieverbrauchs über die drahtlosen Sensorsysteme (WSNs) durchführen. Der durch die Senkenmobilität verursachte häufige Wechsel der Routen zwischen den Quellknoten und den Senken führt jedoch zu einem erheblichen Mehraufwand in Bezug auf Energieverbrauch und Paketverzögerungen. Um die Systemleistung von WSNs mit mobilen Senken (MWSNs) zu verbessern, zeigen wir eine effiziente Lenkungsmethode, die als Entwicklungsproblem konzipiert ist und den Algorithmus zur Optimierung des Molekülschwarms (PSO) verwendet, um die idealen Lenkungsrouten zu erstellen. Der typische PSO ist jedoch nicht in der Lage, diskrete Lenkungsverbesserungsprobleme zu lösen. Daher wird eine neuartige diskrete Molekülschwarmoptimierung mit Speicher (GMDPSO) entwickelt, um dieses Problem zu lösen. Im GMDPSO werden die Position und Geschwindigkeit des Moleküls im Rahmen des herkömmlichen PSO unter diskreten MWSNs neu definiert. Das Prinzip der Moleküloptimierung wird ebenfalls anhand der Subsystemtopologie von MWSNs neu untersucht. Durch die Verbesserung der eifrigen Sendesteuerung soll außerdem ein eifriger Suchvorgang Partikel dazu bringen, schnell eine bessere Position zu finden. Außerdem wird der Suchverlauf gespeichert, um die Sitzung zu beschleunigen. Die Spielergebnisse zeigen, dass unser neues Protokoll die Stabilität erheblich verbessert und sich an schnelle topologische Änderungen mit verschiedenen flexiblen Senken anpasst, während es gleichzeitig den Kommunikationsaufwand und den Energieverbrauch effektiv verringert.