DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-024-11088-4
تاريخ النشر: 2025-01-06
المؤلف: Ghalib H. Alshammri
الموضوع الرئيسي: شبكات الاستشعار اللاسلكية الموفرة للطاقة
نظرة عامة
في هذه الدراسة، قام المؤلفون بتقييم أداء خوارزمية البحث عن السناجب المحسّنة (I-SSA) لتحسين التجميع والتوجيه في الشبكات اللاسلكية الاستشعار (WSNs). أظهر البروتوكول المقترح المعتمد على I-SSA تحسينات ملحوظة في عدة مقاييس أداء رئيسية مقارنة بالطرق الحالية، حيث حقق نسبة تسليم حزم (PDR) تبلغ 88%، متفوقًا على تقنيات مثل تحسين الذئب الرمادي (GWO)، وخوارزمية البحث عن السناجب (SSA)، وMAP-ACO، التي سجلت نسب تسليم حزم بلغت 85%، 85.5%، و87% على التوالي. بالإضافة إلى ذلك، قلل بروتوكول I-SSA من استهلاك الطاقة إلى 210 مللي جول لـ 1000 عقدة استشعار، وهو انخفاض كبير من نطاق 220-320 مللي جول للطرق الحالية، وحسن التأخير من طرف إلى طرف (E2ED) إلى 10 مللي ثانية، مقارنة بـ 11 مللي ثانية للطرق الحالية.
كما أشارت النتائج إلى تحسين في معدل خطأ البت (BER)، حيث حقق I-SSA معدلًا أفضل من GWO وSSA، اللتين كانتا لهما معدلات BER تبلغ 30 و28 على التوالي. علاوة على ذلك، تم تمديد عمر الشبكة إلى 5400 دورة، متجاوزًا 4400-5000 دورة التي تقدمها تقنيات أخرى. تؤكد النتائج فعالية I-SSA في تحسين أداء WSN عبر معايير متنوعة. تشمل اتجاهات البحث المستقبلية تكييف البروتوكول لعقد الاستشعار المتنقلة وكثافات العقد المتغيرة، بالإضافة إلى استكشاف تقنيات حصاد الطاقة لتقليل استهلاك الطاقة بشكل أكبر وتحسين طول عمر الشبكة. يمكن أن تؤدي التحسينات في القدرة على التكيف في الوقت الحقيقي والمرونة تجاه فشل العقد أو التغيرات البيئية أيضًا إلى تحسين كبير في التطبيق العملي لبروتوكول I-SSA في حلول WSN.
مقدمة
تسلط مقدمة هذه الورقة البحثية الضوء على أهمية الشبكات اللاسلكية الاستشعار (WSNs) كتكنولوجيا محورية لجمع البيانات ومعالجتها عبر مجالات متنوعة، بما في ذلك مراقبة البيئة والتطبيقات العسكرية. نظرًا للقيود المفروضة على عقد الاستشعار التي تعمل بالبطارية، فإن كفاءة الطاقة أمر بالغ الأهمية لتمديد عمر التشغيل للشبكات اللاسلكية الاستشعار. تؤكد الورقة على أهمية اختيار رأس الكتلة (CH) في تحسين استخدام الطاقة، مقترحة بروتوكول ISSA-C كنهج جديد لتعزيز هذه العملية.
تستخدم طريقة ISSA-C خوارزمية البحث عن السناجب (SSA) لتحديد رؤوس الكتلة الفعالة من حيث الطاقة، مستفيدة من خصائصها القوية في التقارب وقدرات البحث الديناميكية. تظهر التقنية المقترحة توفيرًا كبيرًا في الطاقة—210 مللي جول لشبكة مكونة من 1,000 عقدة—مقارنة بالطرق الحالية، التي تستهلك بين 220 و320 مللي جول. بالإضافة إلى ذلك، يحقق بروتوكول ISSA-C نسبة تسليم حزم (PDR) تبلغ 88% ويتفوق على خوارزميات أخرى مثل GWO وSSA وMAP-ACO في مقاييس الأداء الرئيسية، بما في ذلك معدل خطأ البت (BER) وتأخير من طرف إلى طرف (E2ED). تختتم الورقة بمخطط منظم للأقسام التالية، بما في ذلك مراجعة الأدبيات، المنهجية التفصيلية، النتائج، ومناقشات حول القيود والاتجاهات المستقبلية.
مناقشة
توفر قسم المناقشة في الورقة مراجعة شاملة لمجموعة متنوعة من خوارزميات اختيار رأس الكتلة (CH) الميتا-هيوريستية لشبكات الاستشعار اللاسلكية (WSNs)، موضحة نقاط قوتها وضعفها. تبدأ التحليل بخوارزمية LEACH، التي تستخدم طريقة احتمالية لامركزية لاختيار CH ولكن تواجه صعوبات مع توزيع العقد غير المتجانس. تحاول الخوارزميات اللاحقة، مثل خوارزمية التجميع المتوازن ذات التنظيم الذاتي الموزع (DSBCA) وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، تعزيز توازن الحمل وكفاءة الطاقة من خلال مراعاة عوامل مثل كثافة العقد والطاقة المتبقية. ومع ذلك، تواجه هذه الطرق غالبًا تحديات تتعلق بتوزيع الطاقة وكفاءة الحساب.
تحدد هذه القسم الفجوات البحثية الحرجة، وخاصة الحاجة إلى خوارزميات اختيار CH أكثر فعالية يمكن أن تطيل عمر الشبكة مع الحفاظ على الطاقة. غالبًا ما تفشل الخوارزميات الحالية، على الرغم من كونها مبتكرة، في تحقيق توازن في أحمال الطاقة بين CHs أو التكيف مع بيئات الشبكة الديناميكية، مثل تلك التي تحتوي على مصارف متحركة. تهدف خوارزمية البحث عن السناجب المحسّنة (ESSA) المقترحة إلى معالجة هذه الفجوات من خلال دمج تهيئة سكانية تكيفية والتحكم في حجم الخطوة الديناميكي، مما يعزز معدلات التقارب ويقلل من استهلاك الطاقة في WSNs. تؤكد المناقشة على أهمية تطوير خوارزميات يمكنها دمج استراتيجيات تحسين متعددة بشكل فعال لتحسين الأداء عبر ظروف الشبكة المتنوعة.
DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-024-11088-4
Publication Date: 2025-01-06
Author(s): Ghalib H. Alshammri
Primary Topic: Energy Efficient Wireless Sensor Networks
Overview
In this study, the authors evaluated the performance of an improved squirrel search algorithm (I-SSA) for optimizing clustering and routing in wireless sensor networks (WSNs). The proposed I-SSA-based protocol demonstrated notable improvements in several key performance metrics compared to existing methods, achieving a packet delivery ratio (PDR) of 88%, which outperformed techniques such as Grey Wolf Optimization (GWO), Squirrel Search Algorithm (SSA), and MAP-ACO, which recorded PDRs of 85%, 85.5%, and 87%, respectively. Additionally, the I-SSA protocol reduced energy consumption to 210 mJ for 1000 sensor nodes, a significant decrease from the 220-320 mJ range of current methods, and improved end-to-end delay (E2ED) to 10 ms, compared to 11 ms for existing approaches.
The results also indicated an enhancement in bit error rate (BER), with the I-SSA achieving a better rate than GWO and SSA, which had BERs of 30 and 28, respectively. Furthermore, the network lifetime was extended to 5400 cycles, surpassing the 4400-5000 cycles offered by other techniques. The findings underscore the effectiveness of the I-SSA in enhancing WSN performance across various parameters. Future research directions include adapting the protocol for mobile sensor nodes and varying node densities, as well as exploring energy harvesting technologies to further reduce energy consumption and improve network longevity. Enhancements in real-time adaptability and resilience to node failures or environmental changes could also significantly improve the practical applicability of the I-SSA protocol in WSN solutions.
Introduction
The introduction of this research paper highlights the significance of Wireless Sensor Networks (WSNs) as a pivotal technology for data collection and processing across various domains, including environmental monitoring and military applications. Given the constraints of battery-powered sensor nodes, energy efficiency is paramount for prolonging the operational lifespan of WSNs. The paper emphasizes the importance of cluster head (CH) selection in optimizing energy usage, proposing the ISSA-C protocol as a novel approach to enhance this process.
The ISSA-C method utilizes the Squirrel Search Algorithm (SSA) to effectively identify energy-efficient CHs, leveraging its strong convergence properties and dynamic search capabilities. The proposed technique demonstrates substantial energy savings—210 mJ for a network of 1,000 nodes—compared to existing methods, which consume between 220 and 320 mJ. Additionally, the ISSA-C protocol achieves a Packet Delivery Ratio (PDR) of 88% and outperforms other algorithms such as GWO, SSA, and MAP-ACO in key performance metrics, including Bit Error Rate (BER) and End-to-End Delay (E2ED). The paper concludes with a structured outline of subsequent sections, including a literature review, detailed methodology, results, and discussions on limitations and future directions.
Discussion
The discussion section of the paper provides a comprehensive review of various meta-heuristic cluster head (CH) algorithms for wireless sensor networks (WSNs), detailing their strengths and weaknesses. The analysis begins with the LEACH algorithm, which employs a decentralized probabilistic method for CH selection but struggles with non-uniform node distributions. Subsequent algorithms, such as the Distributed Self-Organization Balanced Clustering Algorithm (DSBCA) and Particle Swarm Optimization (PSO), attempt to enhance load balancing and energy efficiency by considering factors like node density and residual energy. However, these methods often face challenges related to energy distribution and computational efficiency.
The section identifies critical research gaps, particularly the need for more effective CH selection algorithms that can prolong network lifespan while conserving energy. Existing algorithms, while innovative, often fail to balance energy loads among CHs or adapt to dynamic network environments, such as those with mobile sinks. The proposed Enhanced Squirrel Search Algorithm (ESSA) aims to address these gaps by integrating adaptive population initialization and dynamic step size control, thereby enhancing convergence rates and reducing energy consumption in WSNs. The discussion underscores the importance of developing algorithms that can effectively combine multiple optimization strategies to improve performance across diverse network conditions.