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Simulation d'un réseau sans fil d'intérieur et des algorithmes NSGA-II et NSGA-III modifiés pour la résolution de la problématique de couverture et de localisation 3D

机译:模拟室内无线网络,并修改了NSGA-II和NSGA-III算法以解决覆盖和3D定位问题

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摘要

Par rapport au déploiement bidimensionnel, le déploiement tridimensionnel des réseaux de capteurs est plus complexe en raison de sa capacité à satisfaire plus de contraintes imposées par les problèmes de déploiement réels. Dans cet article, nous étudions la problématique de positionnement 3D des noeuds, tout en minimisant le nombre de noeuds, maximisant la zone de couverture et le taux de localisation hybride basée sur le protocole 3D DV-HOP et le RSSI. Nous cherchons à résoudre notre problématique en choisissant les emplacements 3D idéaux pour ajouter des noeuds nomades en optimisant les objectifs cités. Une approche basée sur des algorithmes génétiques est proposée pour résoudre notre problématique. Des variantes d'algorithmes génétiques basés sur l'algorithme NSGA-II [1] et le récent algorithme NSGA-III [2] sont proposées. En outre, un ensemble d'opérateurs de mutation est appliqué sur ces algorithmes génétiques soit aléatoirement, soit de façon adaptative. Les simulations se basent sur deux scénarios (à petit et à grand échelle) selon le nombre de noeuds déployés. Le modèle de simulation prend en considération l'implémentation d'une couche physique à 433 Mhz, une couche liaison de données de type CSMA/CA non coordonné inspiré de celui présent dans la norme IEEE 802.15.4 , et une couche routage basée sur le protocole AODV réactif. Les résultats numériques obtenus à partir des simulations avec Omnetpp [3] à petit et à grand échelle, sont présentés pour se comparer par rapport à nos expérimentations [4] et pour prouver l'efficacité de l'approche proposée et des algorithmes proposés.
机译:与二维部署相比,传感器网络的三维部署更加复杂,因为它能够满足实际部署问题带来的更多约束。在本文中,我们研究了基于3D DV-HOP协议和RSSI的3D节点定位问题,同时最大程度地减少了节点数量,最大化了覆盖范围和混合定位率。我们试图通过选择理想的3D位置来解决我们的问题,以通过优化上述目标来添加游牧节点。提出了一种基于遗传算法的解决方案。提出了基于NSGA-II算法[1]和最近的NSGA-III算法[2]的遗传算法的变体。另外,将一组突变算子随机地或自适应地应用于这些遗传算法。该模拟基于两种方案(小型和大型),具体取决于部署的节点数。该仿真模型考虑了在433 Mhz处的物理层,受IEEE 802.15.4标准中的启发的非协调CSMA / CA类型数据链路层以及基于该层的路由层的实现。反应性AODV协议。提出了使用Omnetpp [3]进行小规模和大规模仿真所得的数值结果,以与我们的实验[4]进行比较,并证明了该方法和算法的有效性。

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