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IoT 데이터 수집 네트워크는 이전에 무선 센서 네트워크로 알려졌으며, 정보 기술 분야에서 가장 활발한 연구 분야 중 하나가 되었습니다. 연결된 객체의 배치는 IoT 수집 네트워크 구축의 기본 단계입니다. IoT 배치 문제는 네트워크를 구성하는 모든 센서를 배치하는 것을 포함합니다. 본 논문은 보로노이 다이어그램과 유전 알고리즘 간의 하이브리드화를 통해 관심 영역의 커버리지를 극대화하는 접근법을 제안합니다. 첫 번째 알고리즘은 필드를 셀로 나누고 초기 해결책(배치된 IoT 객체의 위치)을 생성합니다. 후자의 알고리즘은 관심 영역의 전체 커버리지 극대화를 위해 이러한 위치를 개선하는 데 사용됩니다. 얻어진 결과는 하이브리드 알고리즘의 성능이 커버리지 정도, RSSI, 수명 및 객체의 이웃 수 측면에서 원래 알고리즘보다 뛰어남을 보여줍니다.
Abdallah 외 (Sat,)는 이 질문을 연구했습니다.