At present, wireless sensor networks (WSNs) and their applications have attracted the interest of many researchers. The prominence of the sensor networks utilized has clearly emerged in numerous vital and critical applications. The location information of all sensor nodes in WSNs is crucial especially in WSN applications where the collected information must be associated with a physical occurrence happening in a particular region and time. The idea of WSN localization is to estimate physical coordinates of each node with an unknown position. In this connection, target nodes estimate their physical coordinates using noisy distance measurements from anchors within communication range of the target node. This thesis presents an investigation on a performance of Grasshopper Optimization Algorithm (GOA) and Particle Swarm Optimization (PSO) for WSN localization accuracy with less error and these techniques were utilized to estimate the accurate physical coordinate of sensor nodes. During the simulation and performance analysis, 20 trials for each stochastic algorithm were conducted and adopted in the employment of a variety of ranging of parameters (anchor nodes density, ranging error, and communication range) to ensure a fair comparison of the performance of the presented algorithms in the localization of network's nodes with regard to localization accuracy and the localized nodes. According to the results of the simulation, the presented GOA algorithm provided more improved location accuracy of the node than the PSO algorithm, and GOA algorithm has better results with regard to accuracy and localized nodes than that of the PSO.

Günümüzde, kablosuz sensor ağları (KSA) ve uygulamaları birçok araştırmacının ilgisini çekmiştir. Sensör ağların ünü çeşitli hayati ve kritik uygulamalarda ortaya çıkmıştır. KSA'lardaki bütün sensör düğümlerin konum bilgisi hayati öneme sahiptir; bilhassa toplanan bilginin belli bir bölge ve zamanda gerçekleşen fiziksel bir olgu ile bağdaştırılması gereken KSA uygulamalarında oldukça önemlidir. KSA konumlama fikri belirsiz bir konumu olan her bir düğümün fiziksel koordinatlarını kestirmeye dayanır. Bu bağlantı esnasında hedef düğümler iletişim kapsama alanında bulunan çapa düğümlerden sağlanan gürültülü ölçümlerden yararlanarak fiziksel koordinatları tespit eder. Bu tez çalışması KSA konum tespitinin doğruluğunun daha az hatalı olması için Çekirge Optimizasyon Algoritması (ÇOA) ve Parçacık Sürü Optimizasyonu (PSO) üzerine bir araştırma sunmaktadır ve bu teknikler sensor düğümlerinin kesin fiziksel koordinatını tespit etmek amacıyla kullanılmaktadır. Simülasyon ve performans analizi esnasında, her bir stokastik algoritma için 20 deneme yapılmış ve konumlandırma larnın doğruluğu ve konumu tespit edilen düğümlerle ilgili olarak ağın düğümlerinin konum tespitindeki algoritmaları adil kıyaslamasını sağlamak için bir dizi parametrenin (çapa düğüm yoğunluğu, kapsam hatası ve iletişim kapsam uygulanması benimsenmiştir. Simülasyon sonuçlarına göre, sunulan ÇOA PSO algoritmasından daha gelişmiş düğüm konum doğruluğu sağlamıştır ve ÇOA algoritması doğruluk ve konumlandırılmış düğüm bakımından PSO'nunkilerden daha iyi sonuçlar sağlamıştır.