ALGORITHME DE CLUSTERING AGGLOMÉRATIF BASÉ SUR MOJO AVEC STRATÉGIE EDMT POUR LES RÉSEAUX DE CAPTEURS SANS FIL À GRANDE ÉCHELLE (REVUE ROUMAINE DES SCIENCES TECHNIQUES — SÉRIE ÉLECTROTECHNIQUE ET ÉNERGÉTIQUE, 2024)
Le réseau de capteurs sans fil (WSN) est un réseau de capteurs distribués qui surveille et stocke les données environnementales sans fil en connectant des nœuds de capteurs dispersés. Étant donné que les nœuds de capteurs sans fil dépendent de batteries pour l’énergie, la consommation d’énergie et les limitations sont considérées comme des problèmes fondamentaux. Une nouvelle technique d'optimisation multi-objectifs des méduses basée sur les paramètres d'énergie, de degré, de distance, de mobilité et de temps (MOJO-ED2MT) a été proposée pour surmonter ces défis. Trois phases sont impliquées dans la méthode proposée : sélection des chefs de cluster, compression des données et routage des données. Dans cette première phase, un algorithme de clustering agglomératif flou est utilisé pour choisir une tête de cluster double optimale parmi les clusters inter-clusters et intra-clusters. Dans la deuxième phase, un algorithme de séquence d'indexation de voisinage (NIS) peut compresser le nombre de bits des données avant leur transmission. Dans la troisième phase, l'optimisation des méduses sélectionne le chemin le plus court en fonction de paramètres multi-objectifs. L'analyse de simulation et les statistiques des résultats montrent que l'approche MOJO-ED^2MT suggérée fonctionne mieux que les algorithmes de pointe sur diverses mesures de performances. Le cadre MOJO-ED^2MT proposé atteint une durée de vie du réseau 11,5, 15,4 % et 17,99 % supérieure à celle des algorithmes EOR-iABC, C3HA et ML-AEFA.
Keywords: Réseaux de capteurs sans fil; Sélection de têtes de cluster double; Algorithme de séquence d’indexation de quartier; Routage