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Determination of the Multicast Optimal Route for Mobile Sinks in a Specified Deadline Using Network Coding and Tabu Search Algorithm in Wireless Sensor Networks
Iranian Journal of Science and Technology, Transactions of Electrical Engineering ( IF 2.4 ) Pub Date : 2020-08-17 , DOI: 10.1007/s40998-020-00369-7
Ehsan Kharati , Mohammad Khalily-Dermany

The purpose of this paper is to determine a multicast optimal route (OR) at a specific deadline for mobile sinks (MSs) using network coding (NC) in wireless sensor networks (WSNs). For this purpose, we first show that the solution of the problem of OR of MSs (ORM) is NP-hard; then to solve this problem, we propose several convex optimization models based, on the mixed integer linear model (MILP). In these models, NC and support vector regression (SVR) methods are used, and the difference of the models is based on their objective function, which includes maximizing the fit value, minimizing the total energy consumption of the active sensor nodes (ASNs), minimizing the energy consumption of the entire network, and maximizingthe remaining energy of ASNs. These models cannot be solved in polynomial time because they have several parameters and WSNs resources are limited. For this purpose, we propose an algorithm based on the tabu search (TS) algorithm. In the simulation section, we compare the proposed algorithm and optimization models with the famous traveling salesman problem (TSP). The results show the superiority of the proposed models and algorithm based on the deadline, the number of ASNs in energy consumption and network lifetime and calculation time. Each model based on its objective function improves energy consumption by 23% and network lifetime by 16%. The reason for this excellence is the use of NC in models. However, the calculation time in the models is 8% more than the proposed and TSP algorithms.

中文翻译:

在无线传感器网络中使用网络编码和禁忌搜索算法确定指定期限内移动宿点的多播最优路由

本文的目的是在无线传感器网络 (WSN) 中使用网络编码 (NC) 为移动接收器 (MS) 确定特定期限内的多播最优路由 (OR)。为此,我们首先证明 MS 的 OR (ORM) 问题的解决方案是 NP-hard 的;然后为了解决这个问题,我们提出了几种基于混合整数线性模型(MILP)的凸优化模型。在这些模型中,使用了 NC 和支持向量回归 (SVR) 方法,模型的差异基于它们的目标函数,包括最大化拟合值,最小化主动传感器节点 (ASN) 的总能耗,最小化整个网络的能耗,最大化ASN的剩余能量。这些模型无法在多项式时间内求解,因为它们有多个参数且 WSN 资源有限。为此,我们提出了一种基于禁忌搜索 (TS) 算法的算法。在仿真部分,我们将所提出的算法和优化模型与著名的旅行商问题(TSP)进行了比较。结果表明,基于时限、ASN 数量和网络生命周期以及计算时间,所提出的模型和算法具有优越性。每个基于其目标函数的模型将能耗提高 23%,网络寿命提高 16%。这种卓越的原因是在模型中使用了 NC。然而,模型中的计算时间比提出的算法和 TSP 算法多 8%。我们提出了一种基于禁忌搜索(TS)算法的算法。在仿真部分,我们将所提出的算法和优化模型与著名的旅行商问题(TSP)进行了比较。结果表明,基于时限、ASN 数量和网络生命周期以及计算时间,所提出的模型和算法具有优越性。每个基于其目标函数的模型将能耗提高 23%,网络寿命提高 16%。这种卓越的原因是在模型中使用了 NC。然而,模型中的计算时间比提出的算法和 TSP 算法多 8%。我们提出了一种基于禁忌搜索(TS)算法的算法。在仿真部分,我们将所提出的算法和优化模型与著名的旅行商问题(TSP)进行了比较。结果表明,基于时限、ASN 数量和网络生命周期以及计算时间,所提出的模型和算法具有优越性。每个基于其目标函数的模型将能耗提高 23%,网络寿命提高 16%。这种卓越的原因是在模型中使用了 NC。然而,模型中的计算时间比提出的算法和 TSP 算法多 8%。结果表明,基于时限、ASN 数量和网络生命周期以及计算时间,所提出的模型和算法具有优越性。每个基于其目标函数的模型将能耗提高 23%,网络寿命提高 16%。这种卓越的原因是在模型中使用了 NC。然而,模型中的计算时间比提出的算法和 TSP 算法多 8%。结果表明,基于时限、ASN 数量和网络生命周期以及计算时间,所提出的模型和算法具有优越性。每个基于其目标函数的模型将能耗提高 23%,网络寿命提高 16%。这种卓越的原因是在模型中使用了 NC。然而,模型中的计算时间比提出的算法和 TSP 算法多 8%。
更新日期:2020-08-17
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