A New Energy-Efficient Adaptive Clustering Protocol Based on Genetic Algorithm&K-means for Improving the Lifetime in Wireless Sensor Networks
محل انتشار: هفتمین کنفرانس ملی مهندسی برق و الکترونیک ایران
سال انتشار: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 667
فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICEEE07_285
تاریخ نمایه سازی: 19 اردیبهشت 1395
چکیده مقاله:
Wireless Sensor Networks (WSNs) consist of a large number of sensors which the sensors having capability of sensing, computation, and wireless communications with a life limited battery. Energy is a challenging issue in these networks, but various routing protocols cluster based are used to overcome this problem. In this paper, we propose a new hybrid method of K-means and improved GAs for the sake of reducing energy conception and prolonging network lifetime. In the proposed method, will be reduced energy conception by finding the optimum number of cluster heads (CHs) nodes by using improved Genetic Algorithm (GA) and dynamic clustering the network environment that is will be doing by k-means algorithm. We have made simulations on NS-2 that show the longer network lifetime of the proposed algorithm than the LEACH, GAEEP and GABEEC protocols.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Shahrzad Dehghani
Master Student Department of Software Engineering Faculty of Computer Engineering University of Allame Naeini
Mohammad Pourzaferani
Ph.D Candidate Department of Software Engineering Faculty of Computer Engineering University of Isfahan
Behrang Barekatain
Assistant Professor Department of Software Engineering Faculty of Computer Engineering University of Najaf Abad
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :