مروری برروشهای خوشه بندی به منظور بهره وری انرژی در اینترنت اشیا مبتنی برالگوریتمهای تکاملی

این مقاله مروری بر روشهای خوشه بندی مبتنی بر الگوریتمهای تکاملی به منظور بهبود بهره وری انرژی در شبکههای اینترنت اشیا (IoT) ارائه میدهد. اینترنت اشیا، با افزایش چشمگیر دستگاه های متصل و دادههای تولیدی، چالش های مهمی از جمله مصرف انرژی و مدیریت طول عمر شبکه را ایجاد کرده است. خوشه بندی، به عنوان یکی از استراتژیهای کلیدی برای بهینه سازی مصرف انرژی، نقش مهمی در سازماندهی گرههای شبکه به خوشه ها و کاهش بار ارتباطی بین آنها ایفا میکند. الگوریتمهای تکاملی، همچون الگوریتم ژنتیک، ازدحام ذرات، کلونی مورچگان و الگوریتمهای الهام گرفته از پدیدههای طبیعی، به دلیل توانایی در حل مسائل پیچیده و یافتن راه حلهای بهینه، بهطور گسترده در فرآیند خوشه بندی مورد استفاده قرار گرفتهاند. این روش ها با ایجاد تعادل در بار گرهها و کاهش تعداد انتقال های غیرضروری داده، منجر به بهینهسازی مصرف انرژی و افزایش طول عمر شبکه می شوند. در این مقاله، انواع الگوریتمهای تکاملی و نح وه کاربرد آنها در خوشه بندی شبکه های IoT به تفصیل بررسی شده است. مزایا و معایب هر روش با تاکید بر معیارهای کلیدی مانند کاهش مصرف انرژی، بهبود کارایی ارتباطات و افزایش مقیاسپذیری تحلیل می شود. همچنین، روندهای تحقیقاتی اخیر و چالشهای موجود در این حوزه، نظیر نیاز به الگوریتم های سبک و تطبیقپذیر برای دستگاه های محدود از نظر منابع، مورد بحث قرار میگیرد. نتایج این بررسی نشان میدهد که تلفیق روش های خوشه بندی با الگوریتم های تکاملی، راهکارهای کارآمدی برای کاهش مصرف انرژی و بهبود عملکرد کلی شبکههای اینترنت اشی ا ارائه میدهد.

کلیدواژه ها:

اینترنت اشیا ، خوشه بندی ، بهروری انرژی ، مقیاس پذیری