تم انجاز رسالة الماجستير للطالب هيثم سعدون عفتان في قسم الهندسه الكهربائية عن بحثه الموسوم ” Optimum Sensors Deployment in Wireless Sensor Networks Using Swarm Based Bio-Inspired Optimization Algorithm “بأشراف م.د. نزار هادي عباس
وتألفت لجنة المناقشة وعضوية كل من:
أ.د. نصر نافع خميس (رئيسا)ُ
أ.م. نهى عبد الصاحب علوان (عضو)
أ.م.د. ضياء جاسم كاظم(عضو)
وتلخص بحثة بما يلي :
زيادة الطلب على شبكات التحسس اللاسلكية (WSNs) في مختلف التطبيقات كثف البحوث المخصصة لعملية نشر المتحسسات في الماضي القريب. نشرالمتحسسات يحتاج الى تحقيق بعض الاهداف المهمة مثل نسبة التغطية في الارض المراقبة و مدة حياة الشبكة.
هذه الاطروحة تقدم نموذج رياضي لتحسين نسبة التغطية ومدة حياة الشبكة لضمان استفادة افضل من (WSN). النموذج انشأ بالاخذ بنظر الاعتبار عدة عوامل مثل مساحة الارض المراقبة, طوبولوجية الشبكة, عدد المتحسسات, شروط الرؤية ان وجدت ونصف قطر التحسس او الاتصال وغيرها.
عدد من الخوارزميات المعروفة المبنية على اساس الاسراب ومستوحاة من علم الاحياء قد استخدمت لتحسين عملية النشر. اجريت عملية تحسين نسبة التغطية بواسطة خوارزميات متخصصة بالاهداف المفردة مثل خوارزمية مستعمرات النمل (ACO) ,خوارزمية عناصر السرب المعدلة المتقطعة (DPSO) وخوارزمية مستعمرات النحل المتقطعة (DABC) وخوارزمية جديد مقترحة تسمى خوارزمية مستعمرات النحل الكمية (QABC) . بعد ذلك تم استخدام خوارزمية متعددة المهام هي الخوارزمية الجينية ذات الترتيب غير المسيطر الاصدار الثاني (NSGA-II) لتحسين مدة الحياة ونسبة التغطية للشبكة. الخوارزميات المذكورة هي خوارزميات بسيطة وفعالة وكفوءة حسابيا.
تمثيل عملية النشر تم بواسطة برنامج ( MATLAB 7.12.0 (R2011a)) ,بيئة التطوير المتكاملة (NetBeans 7.4) الخاصة بلغة (Java), واطار العمل العام للشبكات والمخططات
(2.0.1JUNG-) واطار عمل JMETAL 4.5 الخاص بلغة (Java) ايضا .نتائج التمثيل الحاسوبي بينت ان الخوارزمية المقترحة لزيادة نسبة التغطية (QABC) اسرع بمرتين من البقية كما بينت النتائج انها توفر نسبة تغطية اكبر بمقدار يصل الى (6%) من بقية الخوارزميات في بعض الحالات . بالاضافة لذلك, برهنت النتائج ان الخوارزمية المقترحة تفوق البقية عند تطبيقها على بعض المسائل القياسية .كما بينت النتائج ان (NSGA-II) يمكن لها ان تحسن مدة حياة الشبكة ونسبة التغطية وايجاد حلول قريبة وموزعة بشكل مناسب حول جبهة باريتو.
وتألفت لجنة المناقشة وعضوية كل من:
أ.د. نصر نافع خميس (رئيسا)ُ
أ.م. نهى عبد الصاحب علوان (عضو)
أ.م.د. ضياء جاسم كاظم(عضو)
وتلخص بحثة بما يلي :
زيادة الطلب على شبكات التحسس اللاسلكية (WSNs) في مختلف التطبيقات كثف البحوث المخصصة لعملية نشر المتحسسات في الماضي القريب. نشرالمتحسسات يحتاج الى تحقيق بعض الاهداف المهمة مثل نسبة التغطية في الارض المراقبة و مدة حياة الشبكة.
هذه الاطروحة تقدم نموذج رياضي لتحسين نسبة التغطية ومدة حياة الشبكة لضمان استفادة افضل من (WSN). النموذج انشأ بالاخذ بنظر الاعتبار عدة عوامل مثل مساحة الارض المراقبة, طوبولوجية الشبكة, عدد المتحسسات, شروط الرؤية ان وجدت ونصف قطر التحسس او الاتصال وغيرها.
عدد من الخوارزميات المعروفة المبنية على اساس الاسراب ومستوحاة من علم الاحياء قد استخدمت لتحسين عملية النشر. اجريت عملية تحسين نسبة التغطية بواسطة خوارزميات متخصصة بالاهداف المفردة مثل خوارزمية مستعمرات النمل (ACO) ,خوارزمية عناصر السرب المعدلة المتقطعة (DPSO) وخوارزمية مستعمرات النحل المتقطعة (DABC) وخوارزمية جديد مقترحة تسمى خوارزمية مستعمرات النحل الكمية (QABC) . بعد ذلك تم استخدام خوارزمية متعددة المهام هي الخوارزمية الجينية ذات الترتيب غير المسيطر الاصدار الثاني (NSGA-II) لتحسين مدة الحياة ونسبة التغطية للشبكة. الخوارزميات المذكورة هي خوارزميات بسيطة وفعالة وكفوءة حسابيا.
تمثيل عملية النشر تم بواسطة برنامج ( MATLAB 7.12.0 (R2011a)) ,بيئة التطوير المتكاملة (NetBeans 7.4) الخاصة بلغة (Java), واطار العمل العام للشبكات والمخططات
(2.0.1JUNG-) واطار عمل JMETAL 4.5 الخاص بلغة (Java) ايضا .نتائج التمثيل الحاسوبي بينت ان الخوارزمية المقترحة لزيادة نسبة التغطية (QABC) اسرع بمرتين من البقية كما بينت النتائج انها توفر نسبة تغطية اكبر بمقدار يصل الى (6%) من بقية الخوارزميات في بعض الحالات . بالاضافة لذلك, برهنت النتائج ان الخوارزمية المقترحة تفوق البقية عند تطبيقها على بعض المسائل القياسية .كما بينت النتائج ان (NSGA-II) يمكن لها ان تحسن مدة حياة الشبكة ونسبة التغطية وايجاد حلول قريبة وموزعة بشكل مناسب حول جبهة باريتو.
