Une approche agent mobile pour les réseaux de capteurs

ALOUI, IMENE (2016) Une approche agent mobile pour les réseaux de capteurs. ["eprint_fieldopt_thesis_type_phd" not defined] thesis, Université Mohamed Khider - Biskra.

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Abstract

Actuellement, l'intégration des systèmes d'agents mobiles dans les réseaux de capteurs sans fil (RCSF) a un impact positif sur ce type de réseaux. Les itinéraires suivis par des agents mobiles ont une influence significative sur la consommation d'énergie. Trouver une séquence optimale des nœuds sources à visités est un problème NP-hard. Un nombre important de recherches ont porté sur la planification d'itinéraires dans les réseaux de capteurs grâce à l'utilisation d'un seul agent (SIP: Single agent Itinerary Planning) ou plusieurs agents mobiles (MIP: Multiple agents Itinerary Planning). La planification d'itinéraires, pour plusieurs agents dans un RCSF (MIP), doit examiner les trois questions suivantes: (i) le nombre approprié d'agents mobiles, (ii) le regroupement approprié de nœuds sources, (iii) et enfin, l'itinéraire optimal suivi par chaque agent mobile afin de visiter tous ses nœuds associés. Dans les solutions actuelles de MIP, la distance géographique est l'unique facteur de motivation pour planifier l'itinéraire des agents. Ces solutions ne considèrent pas la taille des données fournies par chaque nœud qui est un autre facteur qui influence la consommation d'énergie aussi. Pour diminuer la durée de la tâche et la quantité d'énergie consommée dans le RCSF, une méthodologie de recherche a été adoptée. Nous proposons une nouvelle solution de MIP qui est basé sur les deux facteurs de base (distance géographique et la taille des données) qui influencent la consommation d'énergie. À travers l'utilisation de ces deux facteurs, cette étude fournit une nouvelle façon pour déterminer le nombre d'agents mobiles et le regroupement des nœuds sources. Une fois, le nombre d'agents mobiles et le nœud groupes sont définis, nous identifions l'itinéraire qui doit être visités par chaque agent mobile à l'aide du l’algorithme heuristique GRASP (Greedy randomized adaptive search procedure).

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