Kablosuz Sensör Ağlarında Konum Belirlemede Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yarasa Algoritması, Diferansiyel Gelişim Algoritması ve Ateşböceği Algoritması Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Ahmet Sami DOĞRU; Tolga EREN

Makale detayları

Kablosuz Sensör Ağlarında Konum Belirlemede Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yarasa Algoritması, Diferansiyel Gelişim Algoritması ve Ateşböceği Algoritması Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Yazarlar:

Ahmet Sami DOĞRU | Tolga EREN

Yayıncı:

Kirikkale University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

International Journal of Engineering Research and Development 2020 Vol.12 Issue 3, pp.52-64

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000646775

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

1308-5514

Özet:

 

Positioning in wireless sensor networks is becoming an important issue in many areas every day. It is very important to find the location of the sensors quickly and with low error rate in applications such as military applications, emergency assistance, geographic tracking. In wireless sensor networks (WSN), location detection is cited as a multidimensional optimization problem. The efficiency of optimization methods varies according to the complexity of WSN’s. In this article, Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BA), Differential Evolution Algorithm (DEA) and Firefly Algorithm (FA) methods were compared with the goal of solving the positioning problem in WSN. The proposed methods are optimization methods that are inspired by the characteristics of living beings in nature. In this study, heuristic optimization methods PSO, BA, DEA and FA were applied to a sample node distribution in Matlab environment and the results were observed.

 

Kablosuz sensör ağlarında konumlandırma birçok alanda her geçen gün önemli bir konu haline gelmektedir. Askeri uygulamalar, acil yardım, coğrafi takip gibi uygulamalarda sensörlerin yerini hata payı en düşük ve hızlı bir şekilde bulmak çok önemlidir. Kablosuz sensör ağlarında (KSA), konum tespiti çok yönlü bir optimizasyon sorunu olarak belirtilmektedir. KSA’ların kompleksliğine göre optimizasyon metotlarının verimi değişkenlik göstermektedir. Bu çalışmada, Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO), Yarasa Algoritması (YA), Diferansiyel Gelişim Algoritması (DGA) ve Ateşböceği Algoritması (AA) yöntemleri KSA’larda konum belirleme sorununun çözülmesi hedefi ile kıyaslanmıştır. Önerilen yöntemler, doğada bulunan canlıların karakteristiğinden ilham alınarak keşfedilmiş optimizasyon yöntemleridir. Bu çalışmada sezgisel optimizasyon yöntemlerinden olan PSO, YA, DGA ve AA Matlab ortamında bir örnek düğüm dağılımına uygulanmış olup sonuçlar gözlemlenmiştir.

Makale detayları

Kablosuz Sensör Ağlarında Konum Belirlemede Parçacık Sürü Optimizasyonu, Yarasa Algoritması, Diferansiyel Gelişim Algoritması ve Ateşböceği Algoritması Yöntemlerinin Karşılaştırılması

Yazarlar: Ahmet Sami DOĞRU | Tolga EREN

Yayıncı: Kirikkale University

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: International Journal of Engineering Research and Development 2020 Vol.12 Issue 3, pp.52-64

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2020

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000646775

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 1308-5514

Sayı

Yazarlar:

Ahmet Sami DOĞRU | Tolga EREN

Yayıncı:

Kirikkale University

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

International Journal of Engineering Research and Development 2020 Vol.12 Issue 3, pp.52-64

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000646775

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

1308-5514