DSpace@Çankaya

Adaptive energy consumption method for wireless sensor networks using optimization algorithms

Basit öğe kaydını göster

dc.contributor.author Mahmood Al-Karkhı, Elaf Ahmed
dc.date.accessioned 2019-11-01T11:44:00Z
dc.date.available 2019-11-01T11:44:00Z
dc.date.issued 2018-02-05
dc.identifier.citation Elaf Ahmed Mahmood Al-Karkhı (2018). Adaptive energy consumption method for wireless sensor networks using optimization algorithms / Optimizasyon algoritmalarını kullanarak kablosuz sensör ağları için uyarlanabilir enerji tüketim yöntemi. Yayımlanmış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12416/2024
dc.description.abstract The objective of this thesis is to save the nodes energy using optimization approach with Particle Swarm Optimization Algorithm. The network area is divided to several regions for parametric study. In the proposed method, the energy of the efficient routing is enhanced and the system used the Particle Swarm Optimization for eliminate the individual nodes in wireless sensor network. In this thesis the optimization method is used to find the best hop in wireless sensor network which use the Gravitational Search Algorithm. The proposed work compared with Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy. In simulation result the total energy for proposed method is got 8 Joules, which the energy for the OEERP is got 10 Joules and for the LEACH the 20 Joules is got. That’s mean proposed method is 20% better than the energy consumption from optimized energy efficient routing protocol and 60% better than the Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy method is reduced. In proposed method the packet delivery ratio is high than the optimized energy efficient routing protocol and Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy method. As result the packet delivery is 100. This values only the base value and for 4000 bit packet that time 400,000 packet will send to the base station. The packet delivery for optimized energy efficient routing protocol is 60 and for Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy this value is 64 tr_TR
dc.description.abstract Bu tezin amacı, Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritması ile optimizasyon yaklaşımı kullanarak düğümlerin enerji tasarrufu sağlamaktır. Ağ alanı, parametrik çalışma için birkaç bölgeye ayrılmıştır. Önerilen yöntemde, etkin yönlendirme enerjisi güçlendirildi ve sistem, kablosuz sensör ağındaki bağımsız düğümleri ortadan kaldırmak için Parçacık Sürüsü Optimizasyonunu kullandı. Bu tezde, Gravitational Search Algorithm kullanan kablosuz sensör ağında en iyi atlamayı bulmak için optimizasyon yöntemi kullanılmıştır. Önerilen iş, Düşük Enerji Uyarlanabilir Kümeleme Hiyerarşisi ile karşılaştırılmıştır. Simülasyon sonucunda elde edilen enerji, EERP için 10 Joules, LEACH için 20 Joules önerilen yöntem için 8 Joule'dir. Önerilen yöntem, optimize edilmiş enerji verimli yönlendirme protokolünden gelen enerji tüketiminin %20 daha iyi olduğu ve Düşük Enerji Uyarlanabilir Kümeleme Hiyerarşisi yönteminden %60'ının indirgendiği öneridir. Önerilen yöntemde paket dağıtım oranı, optimize edilmiş enerji verimli yönlendirme protokolünden ve Düşük Enerji Uyarlanabilir Kümeleme Hiyerarşisi yönteminden yüksektir. Sonuç olarak, paket teslimatı 100'tür. Bu sadece baz değerini ve 400.000 paketin ana istasyona gönderileceği 4000 bitlik pakete değer verir. En uygun enerji verimli yönlendirme protokolü için paket teslimatı 60, Düşük Enerji Uyarlanabilir Kümeleme Hiyerarşisi için bu değer 64'tür. tr_TR
dc.language.iso eng tr_TR
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess tr_TR
dc.subject Wireless Sensor Network tr_TR
dc.subject Particle Swarm Optimization Algorithm tr_TR
dc.subject Clustering Method tr_TR
dc.subject Kablosuz Algılayıcı Ağları tr_TR
dc.subject Parçacık Sürüsü Optimizasyon Algoritması tr_TR
dc.subject Kümeleme Methodu tr_TR
dc.title Adaptive energy consumption method for wireless sensor networks using optimization algorithms tr_TR
dc.type masterThesis tr_TR
dc.identifier.startpage 1 tr_TR
dc.identifier.endpage 62 tr_TR
dc.contributor.department Çankaya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü tr_TR


Bu öğenin dosyaları:

Bu öğe aşağıdaki koleksiyon(lar)da görünmektedir.

Basit öğe kaydını göster