With the great technological development in the field of wireless communication and micro electro mechanical systems (MEMS), has been developed of wireless sensor networks (WSN) and they have become very effective in many areas of life. In the past few years, the demand for wireless sensor networks has increased significantly due to its small size, low cost and high efficiency. It has been used in many applications and in multiple fields. Owing to the ever-increasing number of applications using the wireless sensor network, it was necessary to find solutions to the problems and challenges faced by the wireless sensor network. All problems and challenges eventually lead to a shortened the network lifetime. One of the important factors that lead to prolong the lifetime of the network is the coverage or sensor deployment correctly. The nodes bear the actual liability to cover the pre-defined region. That is means the sensor nodes is placed in such a way as to achieve the maximal coverage of the area. We have used one from a novel bio-inspired metaheuristic optimization algorithm, the artificial algae algorithm (AAA), which has proved highly efficient in finding an optimal solution to the problem of coverage. The results were compared with the results of three algorithms (Artificial bee colony algorithm (ABC), particle swarm optimization algorithm (PSO) & Differential evolution Algorithm (DE)) to address the coverage problem. The artificial algae algorithm (AAA) proved more effective in solving the problem. The simulation of the algorithms is performed by MATLAB; the results are analyzed to show the efficiency of the proposed algorithm. Keywords: Artificial algae algorithm, Coverage Problem, Wireless Sensor network.

Kablosuz iletişim ve mikro -elektro mekanik sistemler (MEMS) alanındaki büyük teknolojik gelişme sayesinde, Kablosuz Algılayıcı Ağları (KAA) geliştirilmiştir ve bunlar yaşamın birçok alanında çok etkili hale gelmiştir. Son birkaç yılda, küçük boyutu, düşük maliyeti ve yüksek verimliliği nedeniyle kablosuz algılayıcı ağlarına olan talep anlamlı derecede artmıştır. Birçok uygulamada ve çoklu alanlarda kullanılmıştır. Giderek artan sayıda ki kablosuz algılayıcı ağı kullanan uygulamadan dolayı, kablosuz algılayıcı ağları tarafından karşılaşılan sorunlara ve zorluklara çözüm bulmak gerekiyordu. Tüm sorunlar ve zorluklar nihayetinde kısalan bir ağ yaşam süresine neden oluyorlardı. Ağın kullanım yaşam süresi uzatan önemli faktörlerden birisi de kapsama alanı veya algılayıcının doğru bir şekilde yerleştirilmesidir. Düğümler, önceden tanımlanmış bölgeyi kapsamak bakımından asli sorumluluk taşımaktadırlar. Bu, algılayıcı düğümlerinin, alanın maksimum kapsama alanına ulaşacak şekilde yerleştirildiği anlamına gelmektedir. Kapsama problemine en uygun çözümü bulmada oldukça etkili olduğu kanıtlanan bir Yapay Alg Algoritması (AAA) olan yeni bir biyo-ilhamlı metasezgisel optimizasyon algoritmasından birini kullandık. Sonuçlar, kapsama sorunlarının üzerine gitmek için üç algoritmanın (Yapay arı kolonisi algoritması (ABC), parçacık sürüsü optimizasyon algoritması (PSO) ve Diferansiyel Evrim Algoritması (DE)) sonuçları ile karşılaştırıldı. Yapay alg algoritmasının (AAA) sorunların çözülmesinde daha etkili olduğu kanıtlandı. Algoritmaların simülasyonu MATLAB tarafından yapılmaktadır; sonuçlar önerilen algoritmanın etkinliğini göstermek için analiz edilmektedir.Anahtar Kelimeler: Kablosuz Algılayıcı ağı, Kapsama Problemi, Yapay alg algoritması.