ارائه یک مدل مبتنی بر شبکه‌های عصبی SOM و الگوریتم گرگ خاکستری برای کاهش تاخیر و مصرف انرژی در اینترنت اشیا

نوع مقاله : مقاله کامپیوتر

نویسندگان

1 گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران

2 گزوه الکترونیک، دانشکده مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی واحد شهرقدس، تهران، ایران

3 دانشگاه آزاد اسلامی، واحد علوم و تحقیقات، تهران، ایران

چکیده

در بهینه‌سازی محیط اینترنت اشیا (IoT)، راهکارهایی برای مشکلات شبکه از جمله مقیاس‌پذیری، مسیریابی، امنیت، مصرف انرژی، طول عمر شبکه، تراکم، ناهمگونی و کیفیت خدمات ضروری است. در این راستا، استفاده از روش‌های پیشرو در مدیریت مصرف انرژی برای ارزیابی آن، حائز اهمیت است. پژوهش کنونی با خوشه‌بندی گره‌های شبکه حسگر بی‌سیم (WSN)، با ترکیب الگوی شبکه عصبی SOM و الگوریتم بهینه‌ساز گرگ خاکستری (GWO)، این مقوله را ارزیابی کرده است. در شبکه‌‌های حسگر، لایه شبکه مشکلات مسیریابی را مدیریت می‌کند. از آنجایی که انتقال رادیویی به مقدار قابل توجهی انرژی نیاز دارد، بررسی کارایی توان و بهینه‌سازی آن ضروری است. در نتیجه، حفظ انرژی یک نگرانی حیاتی در شبکه‌‌های حسگر بی‌سیم است. تحقیقات اخیر بر روی توسعه الگوریتم‌های مسیریابی متمرکز شده است که انرژی کمتری را در طول ارتباطات مصرف می‌کنند و در نتیجه عمر شبکه را طولانی‌تر می‌کنند. شبکه‌های حسگر بی‌سیم با گره‌های بازیابی انرژی از گره‌هایی استفاده می‌کنند که می‌توانند انرژی را از محیط خود استخراج کنند. روش SOM-GWO و الگوریتم مسیریابی انرژی آگاه در این پژوهش پیشنهاد و تحلیل شده است. مقایسه پروتکل‌‌های LEACH، HEED، SOM-LEACH، EESOM، با پروتکل پیشنهادی SOM-GWO مشخص نمود که طول عمر شبکه به ترتیب 20، 14.8، 12.5 و 3.8 درصد افزایش یافته است. علاوه بر این، روش پیشنهادی در مقایسه با سایر الگوریتم‌ها دارای کاهش 37.5، 33.3، 16.6 و 6.25 درصدی در میانگین مصرف انرژی است. با توجه به داده‌های به‌دست‌آمده از شبیه‌سازی، الگوریتم پیشنهادی در طول عمر شبکه، نسبت تحویل بسته، توان عملیاتی و اشغال بافر عملکرد بهتری دارد.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

A Model Based Neural Network SOM and Grey Wolf Algorithm for Reducing Latency and Energy Consumption in IoT

نویسندگان [English]

  • Murtadha Jaber Obaid Albo Jasim 1
  • Mahdi Mazinani 2
  • Abbas Koochari 3
1 Department of Computer Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2 Department of Electronic Engineering, Faculty of Engineering,, Shahr-e-Qods branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
3 Department of Computer engineering, science and research branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
چکیده [English]

In the optimization of the Internet of Things (IoT) environment, devising solutions for network challenges, including scalability, routing, reliability, security, energy efficiency, network lifetime, density, heterogeneity, and quality of service, is essential. In this context, the utilization of cutting-edge approaches for monitoring and managing energy consumption and end-to-end delay (E2ED) holds paramount significance. This research addresses these concerns by clustering wireless sensor network nodes as a subset of the Internet of Things, employing a combination of the Self-Organizing Map (SOM) neural network pattern and the Grey Wolf Optimizer (GWO) algorithm for evaluation. In wireless sensor networks, the network layer manages routing challenges, and optimizing the efficiency of power consumption is crucial due to the substantial energy requirements of radio transmission. Consequently, conserving energy becomes a critical consideration in wireless sensor networks. Recent studies have concentrated on developing energy-efficient routing algorithms that reduce energy consumption during communications, thereby extending the network's lifespan. This research introduces and analyzes the SOM-GWO method and an energy-efficient routing algorithm. Simulation is conducted using Python, and a comparative assessment is made against protocols like LEACH, HEED, SOM-LEACH, and EESOM. Results indicate respective increases of 20%, 14.8%, 12.5%, and 3.8% in network lifetime. Furthermore, the proposed method exhibits a reduction of 37.5%, 33.3%, 16.6%, and 6.25% in average energy consumption compared to conventional algorithms. Based on empirical data from simulations, the proposed algorithm excels in terms of network lifetime, packet delivery ratio, operational power, and buffer occupancy.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Wireless Sensor Network
  • Internet of Things
  • Grey Wolf Optimize Algorithm
  • Self-Organizing Map Neural Network
  • Energy Consumption
  • Delay