Робота присвячена дослідженню ефективності використання методу розташування сенсорних вузлів на основі генетичного алгоритму для випадкової топології. Основна мета полягає у визначенні конфігурації вузлів, яка мінімізує кількість «сліпих зон» та забезпечує максимально ефективне покриття заданої області. Для випадкового розміщення вузлів характерна можливість для кожного вузла мати зв'язки з іншими вузлами, що створює складний простір пошуку. Для цього випадку у роботі досліджувались 25 вузлів із однаковим радіусом дії. На основі авторських досліджень шляхом використання розробленого програмного забезпечення визначено оптимальні значення основних параметрів генетичного алгоритму та представлено результати імітаційного моделювання. Здійснено оцінку ефективності методу розміщення сенсорів зі збільшенням кількості поколінь, що відображає його здатність знаходити оптимальні розв'язки. У випадку, коли кількість поколінь становить 25, наявна велика кількість зон «перекриття» вузлів, проте при збільшенні значення спостерігається більш оптимальне розміщення вузлів. Для аналізу роботи алгоритму використано залежність значення фітнес функції від кількості поколінь. Показано, що при початкових значеннях кількості поколінь спостерігається найбільше зростання максимального значення фітнес функції, що характерно для початкової фази еволюційного процесу. Далі відбувається суттєве покращення якості рішень (максимального/середнього значення фітнес функції) при збільшенні кількості поколінь. Таким чином, найбільш оптимальне розташування 25 вузлів із радіусом дії 30 метрів на площині розміром 100 на 100 метрів отримано при значенні кількості поколінь 152. Представлено хромосому із 25 вузлів, яка відповідає їх найкращому розміщенню на досліджуваній площині. Для досягнення синергії між топологією та алгоритмом маршрутизації, здійснено побудову маршруту між двома сенсорними вузлами, при цьому наведено матрицю відстаней вузлів, графову модель мережі та утворений маршрут. Наведені результати дослідження мають практичне значення для проєктування та функціонування сенсорних мереж з довільною топологією, що дозволить підвищити їх надійність і продуктивність в умовах невизначеності розташування вузлів.
[1]. Panichpapiboon, S., Ferrari, G. and Tonguz, O.K. (2004), "Sensor networks with random versus uniform topology: MAC and interference considerations," 2004 IEEE 59th Vehicular Technology Conference. VTC 2004-Spring (IEEE Cat. No.04CH37514), Milan, Italy, pp. 2111-2115 Vol.4. doi: 10.1109/VETECS.2004.1390646.
[2]. Liu, X. and Haenggi, M. (2005), "Throughput analysis of fading sensor networks with regular and random topologies," Journal of Wireless Communications and Networking, vol. 2005, article ID 397962, pp. 554-562. doi: https://doi.org/10.1155/WCN.2005.554.
[3]. Klymash, M., Kaidan, M., Strykhalyuk, B., Pyrih, Y. and Pyrih, Y. (2023), "Method for estimating the topological structure of self-organized networks," 2023 17th International Conference on the Experience of Designing and Application of CAD Systems (CADSM), Jaroslaw, Poland, pp. 14-17. doi: 10.1109/CADSM58174.2023.10076498.
[4]. Tadas, P. and Selokar, P. (2015), "Design of optimal nodes topology using efficient topology maintenance algorithm in wireless sensor network," 2015 International Conference on Innovations in Information, Embedded and Communication Systems (ICIIECS), Coimbatore, India, pp. 1-5. doi: 10.1109/ICIIECS.2015.7193265.
[5]. Xin, C., Guoqiang, W., Minghui, Y., Xiaoduo, L. and He, L. (2020), "A topology control algorithm based on 3-dimensional minimally rigid graph in wireless sensor networks," 2020 Chinese Automation Congress (CAC), Shanghai, China, pp. 322-326. doi: 10.1109/CAC51589.2020.9326652.
[6]. Bhajantri, L.B. and Nalini, N. (2012), "A fault tolerance approach to topology control in distributed sensor networks," 2012 IEEE International Conference on Advanced Communication Control and Computing Technologies (ICACCCT), Ramanathapuram, India, pp. 208-212. doi: 10.1109/ICACCCT.2012.6320772.
[7]. Пиріг, Я., Пиріг, Ю. (2024), "Метод оптимального розміщення сенсорних вузлів на основі генетичної еволюції," Вісник Хмельницького національного університету. Серія: Технічні науки, vol. 341, no. 5, pp. 87-91. doi: https://doi.org/10.31891/2307-5732-2024-341-5-12.
[8]. Han, F., Tong, M., Li, Y., Tang, S., Cai, L. and Dong, H. (2011), "Design of coal mine wireless sensor networks based on piezoelectric sensors for gas monitoring," 2011 2nd International Conference on Artificial Intelligence, Management Science and Electronic Commerce (AIMSEC), Dengleng, pp. 3879-3882. doi: 10.1109/AIMSEC.2011.6010093.
[9]. Li, X., Cai, J. and Zhang, H. (2016), "Topology control for guaranteed connectivity provisioning in heterogeneous sensor networks," IEEE Sensors Journal, vol. 16, no. 12, pp. 5060-5071. doi: 10.1109/JSEN.2016.2549543.
[10]. Пиріг, Я. (2024), "Пошук маршруту передачі даних у безпровідній сенсорній мережі із використанням генетичного алгоритму," Інфокомунікаційні технології та електронна інженерія, vol. 4, no. 2, pp. 72-81. doi: https://doi.org/10.23939/ictee2024.02.072.