کاربرد هوش مصنوعی در تکنیک های تحمل پذیری خطا در شبکه های حسگر بی سیم: مرور و مقایسه با روش های سنتی

شبکه های حسگر بی سیم به دلیل معماری توزیع شده و منابع محدود، در معرض انواع مختلفی از خطاها قرار دارند که می تواند عملکرد کلی شبکه را تحت تاثیر قرار دهد. از این رو، توسعه تکنیک های تحمل پذیری خطا جهت افزایش پایداری و کارایی این شبکه ها امری ضروری است. در سال های اخیر، روش های مبتنی بر هوش مصنوعی به عنوان رویکردهای نوینی برای بهبود تحمل پذیری خطا در شبکه های حسگر بی سیم مطرح شده اند. این مقاله با هدف بررسی جامع کاربرد هوش مصنوعی در تکنیک های تحمل پذیری خطا در شبکه های حسگر بی سیم نگارش شده است و روش های کلاسیک را با الگوریتم های هوشمند مانند شبکه های عصبی، الگوریتم های تکاملی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مقایسه می کند. نتایج این مرور نشان می دهد که روش های هوش مصنوعی، به ویژه در محیط های پویا و پیچیده، از توانایی بیشتری برای شناسایی و بازیابی خطا برخوردار هستند. با این حال، چالش هایی مانند نیاز به منابع محاسباتی بالا و پیچیدگی در پیاده سازی نیز وجود دارد. در پایان، مزایا، معایب و مسیرهای تحقیقاتی آینده در این زمینه ارائه شده است.

کلیدواژه ها:

شبکه های حسگر بی سیم ، تحمل پذیری خطا ، هوش مصنوعی ، یادگیری ماشین ، مقایسه روش ها