Uma seleção de cabeçote de cluster energeticamente eficiente em redes de sensores sem fio cientes da região prioritária usando algoritmos metaheurísticos

O problema de seleção do cabeçote de cluster (CH) é um dos desafios impostos pelo projeto de redes de sensores sem fio (WSN), onde os nós assumem papéis de liderança. O objetivo principal desse problema é a conservação de energia, uma vez que se tornar um CH requer alto consumo de energia. Portanto, otimizar o processo de seleção do CH é crucial. Apesar de inúmeras tentativas de resolver esse problema, os algoritmos existentes não consideram a priorização de áreas, onde certas regiões, como instalações industriais com zonas perigosas e áreas de vigilância militar, requerem atenção especial. Este trabalho descreve primeiro o problema padrão de seleção do CH em ambientes não prioritários e, em seguida, introduz WSNs cientes da região prioritária. Apresenta então como a seleção de CH energeticamente eficiente usando metaheurísticas, com uma função de aptidão ciente da prioridade e da energia desenvolvida neste estudo, pode ser realizada nesse tipo de rede pela primeira vez na literatura. As descobertas de experimentos abrangentes baseados em simulação demonstram o desempenho superior de abordagens clássicas e de ponta guiadas por metaheurísticas em comparação ao algoritmo base Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH). Especificamente, o algoritmo Adaptive Differential Evolution with Optional External Archive (JADE) melhora o desempenho do LEACH em até 16% em termos da prioridade total dos pacotes transferidos. Além disso, pode estender a vida útil dos nós em regiões de alta prioridade em até 27% a 44%.