Problem RepresentationUsing the clu

Problem Representation
Using the clustering mechanism [9] has been widely
pursued by the research community in order to achieve the
network scalability and to maximize the network
lifetime. In each cluster a node acts as a Cluster Head
which is responsible for collecting data from node members
and transmitting them to the BS .In a network
topology, it is difficult to find the optimal number of the CHs
and their locations.
As genetic algorithms have been successfully applied to
many hard problems. We propose to apply a GA to the
problem of finding optimum number of CHs based on
minimizing the communication consumption energy of all
sensor nodes to efficiently maximize the network lifetime and
to improve the stability period. In our proposed algorithm, each
round begins with a set-up phase, when the BS finds the
locations of CHs and assigns members nodes of each CH, the
following phase is the steady-state phase which is responsible
for the transmission of the sensed data to CHs and the
collection of data in frames by the CHs and the transmission of
these frames to the BS as shown in Figure below:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แสดงปัญหาโดยใช้กลไกระบบคลัสเตอร์ [9] ได้รับกันอย่างแพร่หลายติดตาม โดยชุมชนวิจัยเพื่อให้บรรลุการขยายเครือข่ายและ เพื่อเพิ่มเครือข่ายอายุการใช้งาน ในแต่ละคลัสเตอร์ โหนทำหน้าที่เป็นหัวแบบคลัสเตอร์ซึ่งมีหน้าที่รวบรวมข้อมูลจากสมาชิกโหนและส่งพวกเขาไปบี ในเครือข่ายโทโพโลยี มันเป็นยากที่จะหาจำนวน CHs เหมาะสมที่สุดและตำแหน่งที่ตั้งเป็นอัลกอริทึมทางพันธุกรรมได้ถูกนำไปใช้เพื่อปัญหาหนักมาก เรานำเสนอการใช้ GA เพื่อการปัญหาการหาจำนวน CHs อิงที่เหมาะสมลดปริมาณการใช้พลังงานการสื่อสารทั้งหมดเซนเซอร์โหนเพื่อเพิ่มอายุการใช้งานเครือข่ายได้อย่างมีประสิทธิภาพ และการปรับปรุงรอบระยะเวลาความมั่นคง ในขั้นตอนวิธีการนำเสนอของเรา แต่ละรอบที่เริ่มต้น ด้วยขั้นตอนการตั้งค่า เมื่อบีที่พบการสถานที่ตั้งของ CHs และกำหนดโหนสมาชิกของแต่ละ CH การขั้นตอนต่อไปนี้เป็นเฟสเสถียรซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบสำหรับการส่งข้อมูลที่ sensed CHs และชุดของข้อมูลในเฟรมโดยการ CHs และการส่งเฟรมเหล่านี้บีดังแสดงในรูปด้านล่าง:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตัวแทนปัญหา
ใช้กลไกการจัดกลุ่ม [9] ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง
ตามการวิจัยชุมชนในการสั่งซื้อเพื่อให้เกิดการ
ขยายขีดความสามารถของเครือข่ายและเพื่อเพิ่มเครือข่าย
อายุการใช้งาน ในแต่ละคลัสเตอร์โหนดทำหน้าที่เป็นหัวหน้ากลุ่ม
ซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบในการรวบรวมข้อมูลจากสมาชิกโหนด
และส่งพวกเขาไปยัง BS Warehouse ในเครือข่าย
โครงสร้างมันเป็นเรื่องยากที่จะหาจำนวนที่เหมาะสมของ CHS
และสถานที่ของพวกเขา.
ในฐานะที่เป็นขั้นตอนวิธีพันธุกรรมมี ถูกนำมาใช้ประสบความสำเร็จกับ
ปัญหาหลายอย่างหนัก เราเสนอให้ใช้ GA กับ
ปัญหาการหาจำนวนที่เหมาะสมของ CHS อยู่บนพื้นฐานของ
การลดการใช้พลังงานการสื่อสารทุก
โหนดเซ็นเซอร์ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มอายุการใช้งานเครือข่ายและ
เพื่อปรับปรุงระยะเวลาความมั่นคง ในขั้นตอนวิธีการที่นำเสนอของเราในแต่ละ
รอบจะเริ่มต้นด้วยขั้นตอนการตั้งค่าเมื่อ BS จะค้นหา
ตำแหน่งของ CHS และกำหนดสมาชิกโหนดของแต่ละ CH ที่
ขั้นตอนต่อไปนี้เป็นขั้นตอนมั่นคงของรัฐซึ่งเป็นผู้รับผิดชอบ
สำหรับการส่งข้อมูลที่รู้สึกได้ เพื่อ CHS และ
การเก็บรวบรวมข้อมูลในกรอบโดย CHS และการส่งผ่านของ
ภาพเหล่านี้มาตรฐาน BS ดังแสดงในรูปด้านล่าง: