Adaptación de una metaheurística evolutiva para generar árboles enrutadores en una red de sensores inalámbricos del contexto de la agricultura de precisión

Angela María Rodríguez Vivas | Biografía
Universidad del Cauca
Juan Carlos Corrales Muñoz | Biografía
Universidad del Cauca

Resumen

Las redes de sensores inalámbricos (WSN, por sus siglas en inglés) son ampliamente usadas para monitorear variables de interés en fenómenos como campos de cultivo, contexto en el cual la inclusión de una WSN fortalece el quehacer de la agricultura de precisión. En este campo de aplicación surgen retos de diseño para las redes como la necesidad de alcanzar una longevidad de los nodos sensores (que sirven como fuente de datos) de por lo menos seis meses que corresponde al periodo de sembrado. Trabajos previos afirman que la técnica de enrutamiento usada en una red de sensores inalámbricos es un factor de alta incidencia en su longevidad. En este artículo se presenta MOR4WSN, una propuesta de enrutamiento que surge de la adaptación de un algoritmo genético multi-objetivo. A partir de despliegues de WSN, MOR4WSN crea topologías con estructura jerárquica que permitan un enrutamiento apropiado preservando la longevidad de la red. Los resultados actuales muestran resultados prometedores.

Referencias

[1] P. Rawat, K. D. Singh, H. Chaouchi, and J. M. Bonnin, “Wireless sensor networks: a survey on recent developments and potential synergies”, J. Supercomput., vol. 68, N.° 1, pp. 1–48, Apr. 2014.

[2] X. Cui and Z. Liu, “BCEE: a balanced-clustering, energy-efficient hierarchical routing protocol in wireless sensor networks”, in Network Infrastructure and Digital Content, 2009. IC-NIDC 2009. IEEE International Conference on, 2009, pp. 26–30.

[3] D. Emmen, “La agricultura de precisión: una alternativa para optimizar los sistemas de producción”, Investig. Pensam. Crít., Vol. 2, pp. 68–74, 2004.

[4] D. Villón Valdiviezo, “Diseño de una red de sensores inalámbrica para agricultura de precisión/ Daniel Villón Valdivieso”, 2011.

[5] A. Bari, S. Wazed, A. Jaekel, and S. Bandyopadhyay, “A genetic algorithm based approach for energy efficient routing in two-tiered sensor networks”, Ad Hoc Netw., vol. 7, N.° 4, pp. 665–676, Jun. 2009.

[6] C. C. Nayibe, T. B. D. Alexander, A. Z. L. Cristina, and C. O. L. Miguel, “Redes de Sensores Inalámbricos”.

[7] A. M. Rodríguez-Vivas, J.C. Corrales-Muñoz, “Adaptación del Algoritmo Genético para la Creación de Árboles de Enrutamiento en una Red de Sensores Inalámbricos”, Lámpsakos, N.° 10, pp. 34-42, 2013.

[8] A. León Javier, “Diseño e implementación en hardware de un algoritmo bio-inspirado”, Instituto Politécnico Nacional, México D. F., 2009.

[9] K. Deb, S. Agrawal, A. Pratap, and T. Meyarivan, “A fast elitist non-dominated sorting genetic algorithm for multi-objective optimization: NSGA-II”, Lect. Notes Comput. Sci., Vol. 1917, pp. 849–858, 2000.

[10] K. Deb, A. Pratap, S. Agarwal, and T. Meyarivan, “A fast and elitist multiobjective genetic algorithm: NSGA-II”, Evol. Comput. IEEE Trans. On, Vol. 6, N.° 2, pp. 182–197, 2002.

[11] O. Islam, S. Hussain, and H. Zhang, “Genetic algorithm for data aggregation trees in wireless sensor networks”, 2007.

[12] A. Chakraborty, S. Kumar, and M. Kanti, “A genetic Algorithm Inspired Routing Protocol for Wireless Sensor Networks”, International Journal of Computational Intelligence Theory and Practice, vol. 6 N.° 1, 2011.

[13] S. K. Gupta, P. Kuila, and P. K. Jana, “GAR: An energy efficient ga-based routing for wireless sensor networks”, in Distributed Computing and Internet Technology, Springer, 2013, pp. 267–277.

[14] A. Bari, S. Wazed, A. Jaekel, and S. Bandyopadhyay, “A genetic algorithm based approach for energy efficient routing in two-tiered sensor networks”, Ad Hoc Netw., Vol. 7, N.° 4, pp. 665–676, Jun. 2009.

[15] I. Apetroaei, I.-A. Oprea, B.-E. Proca, and L. Gheorghe, “Genetic algorithms applied in routing protocols for wireless sensor networks”, 2011, pp. 1–6.

[16] S. Yoo, J. Kim, T. Kim, S. Ahn, J. Sung, and D. Kim, “A 2 S: automated agriculture system based on WSN”, 2007, pp. 1–5.

[17] N. P. Karthickraja, V. Sumathy, and J. Ahamed, “A novel hybrid routing protocol for data aggregation in agricultural applications”, 2010, pp. 227–231.

[18] A. H. Kabashi and J. M. H. Elmirghani, “A Technical Framework for Designing Wireless Sensor Networks for Agricultural Monitoring in Developing Regions”, 2008, pp. 395–401.

[19] J. Panchard, S. Rao, J.-P. Hubaux, and H. S. Jamadagni, “COMMONSense Net: A Wireless Sensor Network for Resource-Poor Agriculture in the Semiarid Areas of Developing Countries”. Inf. Technol. Int. Dev., vol. 4, N.° 1, 2007.

[20] J. Hu, L. Shen, Y. Yang, and R. Lv, “Design and implementation of wireless sensor and actor network for precision agriculture”, 2010, pp. 571–575.

[21] A. M. Ortiz Torres, “Técnicas de enrutamiento inteligente para redes de sensores inalámbricos”. Tesis doctoral. Universidad de Castilla La Mancha. Albacete–España, 2011.

[22] A. Rodríguez, A. Ordóñez, A. Ordóñez, “Energy consumption optimization for sensor networks in the IoT”, IEEE Colombian Conference on Communications and Computing, 2015.
Cómo citar
Rodríguez Vivas, A. M., & Corrales Muñoz, J. C. (2015). Adaptación de una metaheurística evolutiva para generar árboles enrutadores en una red de sensores inalámbricos del contexto de la agricultura de precisión. Revista Ingenierías Universidad De Medellín, 15(29), 63-80. https://doi.org/10.22395/rium.v15n29a4

Descargas

La descarga de datos todavía no está disponible.

Send mail to Author


Send Cancel

Estamos indexados en