چکیده:
هدف اصلی شبکههای حسگر بیسیم نظارت، ثبت و اعلام شرایط خاص از مکانهای مختلف و کاربردهای مختلف به گره چاهک یا کاربر نهایی میباشد. شبکههای حسگر بیسیم کاربردهای زیادی از جمله نظارت بر وضعیت بیماران، ردیابی هدف، نظارت بر جنگلها و مراتع، میدان نبرد و ... دارند. در این شبکهها، یکی از محدودیتهای ذاتی انرژی میباشد. زیرا انرژی مصرفی از طریق باتری تامین میشود که دارای طول عمر محدودی میباشد. خوشهبندی بهدلیل تجمیع دادهها، یکی از روشهای مناسب برای صرفهجویی در انرژی مصرفی بوده و انتخاب سرخوشههای مناسب باعث افزایش طول عمر شبکههای حسگر بیسیم میباشد. با توجه به این که خوشهبندیجزء مسایل NP-hardمیباشد، الگوریتمهای فراابتکاری برای این مساله مناسب است. در این مقاله، یک روشمسیریابی آگاه از انرژیبرای شبکههای حسگر بیسیم با ترکیب الگوریتمهای شبکه عصبی چند لایه پرسپترون و تبرید شبیهسازی شده ارایه شده است. در روش پیشنهادی،برای تعیین سرخوشه از الگوریتم فراابتکاری تبرید شبیهسازی شده و برای تعیین اعضای هر خوشه از شبکههای عصبی چند لایه پرسپترون استفاده شده است. بعد از فرایند خوشهبندی، با ایجاد جداول مسیریابی مناسب در بین سرخوشهها، دادهها از گره مبدا به چاهک ارسال میگردد. نتایج حاصل از شبیهسازی روش پیشنهادی نشان میدهد که این روش پارامترهای انرژی مصرفی، نرخ تحویل بسته و توان عملیاتی را بهبود میدهد.
The main purpose of wireless sensor networks (WSNs) is to monitor, record and announce specific conditions from different locations and different applications to the well node or end user. Wireless sensor networks have many applications such as patient status monitoring, target tracking, forest and rangeland monitoring, battlefield, and so on. In these networks, energy is one of the inherent limitations. Because the energy consumed is supplied by a battery, which has a limited lifespan. Clustering is one of the best ways to save energy due to data aggregation, and selecting the right clusters increases the lifespan of wireless sensor networks. Since clustering is one of the NP-hard problems, metaheuristic algorithms are suitable for this problem. In this paper, an energy-aware and cluster-based routing method for WSNs with a combination of multilayer perceptron (MLP)neural network algorithm and simulated annealing (SA) is presented. In the proposed method, the simulated annealing metaheuristic algorithm is simulated to determine the cluster head (CH) and multilayer perceptron neural networks are used to determine the members of each cluster. After the clustering process, data is sent from the source node to the well by creating appropriate routing tables among the headers. The simulation results of the proposed method show that this method improves the parameters of energy consumption, package delivery rate and throughput.