کاهش مصرف انرژی در ردیابی سوسک حنایی خرما با شبکه های حسگر بی سیم با استفاده از الگوریتم های تکاملی مبتنی بر طبیعت (الگوریتم مگس میوه و الگوریتم بهینه سازی گله شیرها)
الموضوعات : هوش مصنوعی و رباتیک
شایسته طباطبائی
1
,
حسن نصرتی ناهوک
2
1 - هیات علمی دانشگاه
2 - دانشگاه سراوان
الکلمات المفتاحية: خوشه بندي, شبکه هاي حسگر بي سيم, سوسک سرخرطومی, رديابي هدف, الگوریتم مگس میوه, الگوریتم گله شیرها.,
ملخص المقالة :
سوسک سرخرطومی خرما یکی از آفات جدی نخلستان‌ها است که به درختان خرما در سراسر جهان حمله کرده و موجب نابودی آن‌ها می‌شود. تشخیص و ردیابی اولیه این آفت برای جلوگیری از گسترش و کاهش آسیب‌های ناشی از آن بسیار حیاتی است. شبکه‌های حسگر بی‌سیم (WSN) به عنوان فناوری نویدبخش برای نظارت و شناسایی این آفت در مزارع خرما مطرح هستند. با این حال، WSNها با چالش‌های مختلفی از جمله محدودیت‌های انرژی، پهنای باند و منابع محاسباتی روبرو هستند. از این رو، نیاز به روش‌های کارآمد و هوشمند برای بهینه‌سازی عملکرد WSN در تشخیص و ردیابی این آفت احساس می‌شود. در این مقاله، روشی نوین برای ردیابی این آفت در شبکه‌های حسگر ارائه شده است که با ترکیب دو الگوریتم هوشمند، شامل الگوریتم مگس میوه و الگوریتم بهینه‌سازی گله شیرها، به خوشه‌بندی گره‌ها می‌پردازد و بدین ترتیب در مصرف انرژی باتری گره‌ها صرفه‌جویی می‌کند. نتایج شبیه‌سازی این روش نشان می‌دهد که در مقایسه با پروتکل LPOBC، پروتکل پیشنهادی عملکرد بهتری از نظر مصرف انرژی، تأخیر انتها به انتها و نرخ گذردهی دارد. به طور خاص، تأخیر انتها به انتها به میزان 28.286 درصد، نرخ گذردهی به میزان 13.80 درصد و میانگین انرژی مصرفی باتری به میزان 11.86 درصد بهبود یافته است.