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dc.creatorBraga, Matheus Lorenzatopt_BR
dc.date.accessioned2019-04-24T17:44:48Z
dc.date.available2019-04-24T17:44:48Z
dc.date.issued2017-10-30
dc.identifier.citationBRAGA, Matheus Lorenzato. Aplicação de Algoritmos Genéticos na Configuração de Parâmetros em Técnica Bioinspirada para Balanceamento de Carga em RSSF. 2018. 54 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Programa de Pós-Graduação em Computação, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, Universidade Federal de Pelotas, Pelotas, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://guaiaca.ufpel.edu.br/handle/prefix/4356
dc.description.abstractIn reactive Wireless Sensor Networks (WSNs) the necessary redundancy to cover the area of interest that the sensor configuration requires makes it possible for more than one sensor to detect the same event in a same area at the same time. This redundancy motivates the adoption of static and dynamic coordination techniques to achieve a balancing the processing of events by the nodes in order to increase the network lifetime. This work deals with the development of an automated parameter selection strategy in a load-balanced algorithm for bioinspired WSN, called Ant-based. A genetic algorithm was developed and an acceleration technique of this algorithm was implemented. The results showed that for networks in which the nodes are randomly distributed in the space of interest, it was possible to obtain more efficient parameters. The new algorithm configuration parameters obtained better performance than the original parameters for a strongly connected network of 7.4% and in a weakly connected network of 4.7%.pt_BR
dc.description.sponsorshipSem bolsapt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Pelotaspt_BR
dc.rightsOpenAccesspt_BR
dc.subjectRedes de sensores sem fiopt_BR
dc.subjectBalanceamento de cargapt_BR
dc.subjectBioinspiradaspt_BR
dc.subjectAlgoritmo genéticopt_BR
dc.subjectWireless sensor networkspt_BR
dc.subjectLoad balancingpt_BR
dc.subjectBio-inspiredpt_BR
dc.subjectGenetic algorithmpt_BR
dc.titleAplicação de algoritmos genéticos na configuração de parâmetros em técnica bioinspirada para balanceamento de carga em RSSFpt_BR
dc.title.alternativeApplication of genetic algorithm in the parameter configuration techniques for load balancing WSNpt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/7615980527413765pt_BR
dc.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0481478169272902pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Brisolara, Lisane Brisolara de
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/9175591364526313pt_BR
dc.description.resumoEm Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) reativas a redundância necessária para cobrir a área de interesse que a configuração dos sensores exige faz com que mais de um sensor possa detectar um mesmo evento, em uma mesma área, ao mesmo tempo. Esta redundância motiva a adoção de técnicas de coordenação estáticas e dinâmicas para alcançar um balanceamento no processamento dos eventos por parte dos nodos de maneira a aumentar o tempo de vida da rede. Este trabalho trata do desenvolvimento de uma estratégia de seleção automatizada de parâmetros em um algoritmo de balanceamento de carga para RSSF bioinspirado, denominado Ant-based. Um algoritmo genético foi desenvolvido e uma técnica de aceleração deste algoritmo foi implementada. Os resultados mostraram que para redes em que os nodos são distribuídos aleatoriamente no espaço de interesse foi possível obter parâmetros mais eficientes. Os novos parâmetros de configuração do algoritmo obtidos obtiveram um desempenho melhor que os parâmetros originais para uma rede fortemente conectada de 7,4% e em uma rede fracamente conectada de 4,7%.pt_BR
dc.publisher.departmentCentro de Desenvolvimento Tecnológicopt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Computaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUFPelpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.contributor.advisor1Ferreira Júnior, Paulo Robertopt_BR


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