سیستم های فازی و کاربردها

سیستم های فازی و کاربردها

خوشه‌بندی آگاه از انرژی با قابلیت تحمل‌پذیری خطا در مسیریابی سلسله‌مراتبی شبکه‌های حسگر بی‌سیم مبتنی بر منطق فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده
گروه مهندسی کامپیوتر، دانشکده مهندسی، دانشگاه سراوان، سراوان، ایران
10.22034/jfsa.2025.483311.1246
چکیده
شبکه‌های حسگر بی‌سیم (WSN) به دلیل کاربردهای گسترده در نظارت محیطی، نظامی، بهداشت و مدیریت وقایع، همچنان یک حوزه تحقیقاتی فعال به شمار می‌روند. یکی از چالش‌های اصلی در این شبکه‌ها، افزایش طول عمر برای عملیات طولانی‌مدت از طریق مدیریت بهینه مصرف انرژی گره‌های حسگر است، چرا که این گره‌ها تنها به باتری‌های داخلی متکی هستند. خوشه‌بندی، به‌عنوان یکی از روش‌های مؤثر برای سازماندهی توپولوژی سلسله‌مراتبی و متعادل‌سازی بار، به بهبود طول عمر شبکه کمک می‌کند. با این حال، بهینه‌سازی خوشه‌بندی یک مسئله NP-hard است که نیازمند الگوریتم‌های هوشمند است. این مقاله یک تکنیک جدید خوشه‌بندی سلسله‌مراتبی مبتنی بر منطق فازی با قابلیت تحمل‌پذیری خطا برای WSN ارائه می‌دهد. الگوریتم پیشنهادی به‌طور هم‌زمان انتخاب بهینه سرخوشه‌ها (CHs) و مسیرهای مناسب به مقصد را با در نظر گرفتن مکانیزم تحمل خطا انجام می‌دهد. در این روش، با استفاده از منطق فازی و دو پارامتر کلیدی، یعنی فاصله تا سینک و انرژی باقیمانده باتری، احتمال CH شدن گره‌ها محاسبه می‌شود. نتایج شبیه‌سازی نشان می‌دهند که روش پیشنهادی در مقایسه با پروتکل DCRRP از نظر مصرف انرژی، تأخیر انتها به انتها، و نرخ گذردهی در شرایط مختلف، اعم از توپولوژی‌های خطادار و بدون خطا، عملکرد بهتری دارد.نتایج شبیه‌سازی‌ها نشان می‌دهند که روش پیشنهادی در مقایسه با پروتکل DCRRP، عملکرد بهتری از نظر مصرف انرژی، تأخیر انتها به انتها، و نرخ گذردهی در شرایط مختلف، اعم از توپولوژی‌های خطادار و بدون خطا، دارد.
کلیدواژه‌ها
موضوعات


[1]    Arjunan, S., & Pothula, S. (2019). A survey on unequal clustering protocols in wireless sensor net- works. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 31(3), 304-317.
[2]    Mirjalili, S. (2015). Moth-flame optimization algorithm: A novel nature-inspired heuristic paradigm. Knowledge-based systems, 89, 228-249.
[3]    Shokouhifar, M., & Hassanzadeh, A. (2014). An energy efficient routing protocol in wireless sensor networks using genetic algorithm. Advances in Environmental Biology, 8(21), 86-93.
[4]    Xiuwu, Y., Qin, L., Yong, L., Mufang, H., Ke, Z., & Renrong, X. (2019). Uneven clustering routing algorithm based on glowworm swarm optimization. Ad Hoc Networks, 93, 101923.
[5]    Rawat, P., & Chauhan, S. (2018, April). Energy efficient clustering in heterogeneous environment. In 2018 Second International Conference on Inventive Communication and Computational Technolo- gies (ICICCT) (pp. 388-392). IEEE.
[6]    Massad, Y. E., Goyeneche, M., Astrain, J. J., & Villadangos, J. (2008, April). Data aggregation in wireless sensor networks. In 2008 3rd International Conference on Information and Communication Technologies: From Theory to Applications (pp. 1-6). IEEE.
[7]    Mansour, R. F., Alsuhibany, S. A., Abdel-Khalek, S., Alharbi, R., Vaiyapuri, T., Obaid, A. J., & Gupta, D. (2022). Energy aware fault tolerant clustering with routing protocol for improved surviv- ability in wireless sensor networks. Computer Networks, 212, 109049.
 
[8]    Yadav, R. K., & Mahapatra, R. P. (2021). Energy aware optimized clustering for hierarchical routing in wireless sensor network. Computer Science Review, 41, 100417.
[9]    Arafath, M. S., Khan, K. U. R., & Sunitha, K. V. N. (2017, December). Pithy review on routing protocols in wireless sensor networks and least routing time opportunistic technique in WSN. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 933, No. 1, p. 012016). IOP Publishing.
[10]    Gorgich, S., & Tabatabaei, S. (2021). Proposing an energy-aware routing protocol by using fish swarm optimization algorithm in WSN (wireless sensor networks). Wireless Personal Communica- tions, 119(3), 1935-1955.
[11]    Tabatabaei, S., & Rigi, A. M. (2019). Reliable routing algorithm based on clustering and mobile sink in wireless sensor networks. Wireless Personal Communications, 108(4), 2541-2558.
[12]    Yu, J., Qi, Y., Wang, G., & Gu, X. (2012). A cluster-based routing protocol for wireless sensor networks with nonuniform node distribution. AEU-International Journal of Electronics and Commu- nications, 66(1), 54-61.
[13]    Sabet, M., & Naji, H. R. (2015). A decentralized energy efficient hierarchical cluster-based routing algorithm for wireless sensor networks. AEU-International Journal of Electronics and Communica- tions, 69(5), 790-799.
[14]    Xiao, G., Sun, N., Lv, L., Ma, J., & Chen, Y. (2015). An HEED-based study of cell-clustered al- gorithm in wireless sensor network for energy efficiency. Wireless Personal Communications, 81, 373-386.
[15]    Shokouhifar, M., & Jalali, A. (2015). A new evolutionary based application specific routing protocol for clustered wireless sensor networks. AEU-International Journal of Electronics and Communica- tions, 69(1), 432-441.
[16]    Chanak, P., Banerjee, I., & Sherratt, R. S. (2017). Energy-aware distributed routing algorithm to tolerate network failure in wireless sensor networks. Ad Hoc Networks, 56, 158-172.
[17]    Myoupo, J. F., Nana, B. P., & Tchendji, V. K. (2018). Fault-tolerant and energy-efficient routing pro- tocols for a virtual three-dimensional wireless sensor network. Computers & Electrical Engineering, 72, 949-964.
[18]    Tabatabaei, S., Rajaei, A., & Rigi, A. M. (2019). A novel energy-aware clustering method via Lion Pride Optimizer Algorithm (LPO) and fuzzy logic in wireless sensor networks (WSNs). Wireless Personal Communications, 108, 1803-1825.
[19]    Chen, D. R., Chen, L. C., Chen, M. Y., & Hsu, M. Y. (2019). A coverage-aware and energy-efficient protocol for the distributed wireless sensor networks. Computer Communications, 137, 15-31.
 
[20]    Allahverdi Mamaghani, A., Ebrahimi Dishabi, M. R., Tabatabaei, S., & Abdollahi Azgomi, M. (2021). A novel clustering protocol based on willow butterfly algorithm for diffusing data in wireless sensor networks. Wireless Personal Communications, 121(4), 3425-3450.
[21]    Le-Ngoc, K. K., Tho, Q. T., Bui, T. H., Rahmani, A. M., & Hosseinzadeh, M. (2022). Optimized fuzzy clustering in wireless sensor networks using improved squirrel search algorithm. Fuzzy Sets and Systems, 438, 121-147.
[22]    Prasad, V., & Roopashree, H. R. (2024). Energy aware and secure routing for hierarchical cluster through trust evaluation. Measurement: Sensors, 33, 101132.
[23]    Sharma, R., Vashisht, V., & Singh, U. (2022). Fuzzy modelling based energy aware clustering in wireless sensor networks using modified invasive weed optimization. Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences, 34(5), 1884-1894.
[24]    Jiao, W., Tang, R., & Zhou, W. (2024). Delay-sensitive energy-efficient routing scheme for the Wireless Sensor Network with path-constrained mobile sink. Ad Hoc Networks, 158, 103479.
[25]    Kaviarasan, S., & Srinivasan, R. (2024). Developing a novel energy efficient routing protocol in WSN using adaptive remora optimization algorithm. Expert Systems with Applications, 244, 122873.
[26]    Phalaagae, P., Zungeru, A. M., Sigweni, B., Rajalakshmi, S., Batte, H., & Eyobu, O. S. (2024). An Energy Efficient Authentication Scheme for Cluster-based Wireless IoT Sensor Networks. Scientific African, e02287.
[27]    Sahayaraj, J. M., Gunasekaran, K., Verma, S. K., & Dhurgadevi, M. (2024). Energy Efficient Clus- tering and Sink Mobility Protocol using Improved Dingo and Boosted Beluga Whale Optimization Algorithm for Extending Network Lifetime in WSNs. Sustainable Computing: Informatics and Sys- tems, 101008.
دوره 7، شماره 2 - شماره پیاپی 15
بیانیه دسترسی آزاد
دی 1403
صفحه 201-224

  • تاریخ دریافت 22 مهر 1403
  • تاریخ بازنگری 16 آذر 1403
  • تاریخ پذیرش 02 بهمن 1403