ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم

هوش مصنوعی
دانلود مقاله کارشناسی ارشد رشته هوش مصنوعی ارائه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم چکیده پروتكل‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی یكی از مهمترین روش‌های كاهش مصرف انرژی در شبكه‌های حسگر بی‌سیم هستند. در این مقاله، یك پروتكل خوشه‌بندی جدید، ارایه می‌شود. این پروتكل خوشه‌بندی جدید كه پروتكل خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده (EBCS) نام دارد، با استفاده از شبكة عصبی نقشة خودسازماندهی(SOM)، گره‌های شبكه را براساس دو معیار سطح انرژی و همسایگی خوشه‌بندی می‌نماید و سعی در توازن بهتر انرژی در خوشه‌ها و نهایتاً افزایش طول عمر شبكه و حفظ پوشش شبكه‌ای دارد. در ادامة این مقاله به بیان فرضیات، تشریح مراحل الگوریتم جدید و تفاوت‌های آن با الگوریتم‌های مرتبط پیشین خواهیم پرداخت. کلمات کلیدی: شبکه عصبی SOM پروتكل‌ مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی پروتكل خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده کاهش مصرف انرژی در شبكه‌های حسگر بی‌سیم مقدمه برای بهره‌مندی از اثربخشی الگوریتم‌های مسیریابی مبتنی بر خوشه‌بندی در افزایش طول عمر شبكه‌های حسگر بی‌سیم، الگوریتم خوشه‌بندی جدیدی ارایه شده است كه بر اساس انرژی و با استفاده از شبكة عصبی نقشه خودسازماندهی كار می‌كند. انگیزه خلق EBCS، بی‌توجهی الگوریتم‌های خوشه‌بندی قبلی به سطح انرژی گره‌ها به عنوان پارامتر اصلی تشكیل خوشه‌های شبكه بوده است. تلاش تحقیق حاضر این بوده است كه با بهبود ایدة سنتی خوشه‌بندی(خوشه بندی بر حسب مكان)، به منظور رسیدن به هدف اصلی شبكه‌های حسگر بی‌سیم یعنی افزایش طول عمر شبكه همزمان با حفظ پوشش شبكه‌ای، روشی یكپارچه برای خوشه‌بندی مبتنی بر مكان - انرژی ارایه نماید. باور ما برای ارایة الگوریتم جدید این بوده است كه خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی می‌تواند خوشه‌هایی با سطح انرژی یكسان ایجاد كرده و مصرف انرژی را به شكل بهتری در بین سراسر گره‌های شبكه توزیع كند. فهرست مطالب ارایه یک روش جدید خوشه بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده با استفاده از شبکه عصبی SOM به منظور کاهش مصرف انرژی درشبکه های حسگر بی سیم 2 مقدمه 2 1-1. پروتكل مسیریابی خوشه‌بندی مبتنی بر انرژی خودسازمانده 3 1-2. فرضیات الگوریتم 4 1-3. مراحل خوشه‌بندی 5 1-3-2. مرحلة اول : خوشه‌بندی با شبكة عصبی نقشة خودسازماندهی 7 1-3-3. مرحلة دوم : خوشه‌بندی با الگوریتم K-means 15 1-3-4. مرحلة انتخاب سرخوشه 17 1-4. مرحلة انتقال داده 20 1-5. مرحلة خوشه‌بندی مجدد 22 1-6. جمع‌بندی 27 مراجع 27