Energy efficiency and prolonging the lifetime is a central issue in wireless sensor network. Clustering methods using meta-heuristic techniques are widely used to address this issue. Besides clustering, meta-heuristic techniques have been also applied to address several other key issues pertaining to WSN such as node deployment, coverage, optimal sensor deployment, topology control, scheduling etc. These problems are formulated as a single/multi-objective optimization problems. The overall objectives of the optimization are to minimize energy consumption and maximize the lifetime of the network. The article presents a mathematical formulation of a generic multi-objective optimization problems related to clustering. A generalized model of meta-heuristic based clustering is proposed for its solution, taking into account the features of the WSN. The feature of the model comprises functional multi-purpose clustering quality assessment that takes into account the characteristics of spatial distribution and compactness of sensors, parameters of individual sensors and network characteristics. The article also gives a brief overview of different approaches to clustering methods. A comparative analysis of the improved protocols for heterogeneous WSN has been carried out, which showed the advantages of the proposed solutions.
Енергоефективність та підвищення терміну експлуатації є основною проблемою бездротових сенсорних мереж (БСМ). Методи кластеризації з використанням метаевристичних методів широко використовуються для вирішення цієї проблеми. Мета-евристичні методи також використовуються для вирішення декількох інших задач, що стосуються БСМ, таких як раціональне розгортання вузлів, забезпечення покриття, оптимальне розгортання датчиків, керування топологією, планування тощо. Загальними цілями оптимізації є мінімізація споживання енергії та максимізація терміну експлуатації мережі. У статті сформульована проблема багатоцільової оптимізації, яка пов'язана з кластеризацією. Для її розв'язання пропонується узагальнена модель мета-евристичної кластеризації з урахуванням особливостей БСМ. Особливістю моделі є багатоцільова оцінка якості кластеризації, яка враховує характеристики просторового розкиду та компактності кластерів, параметри сенсорів та мережеві характеристики. У статті також дається короткий огляд різних підходів до методів кластеризації. Проведено порівняльний аналіз удосконалених протоколів гетерогенних БСМ, який показав переваги запропонованих рішень.
Энергоэффективность и повышения срока эксплуатации является основной проблемой беспроводных сенсорных сетей (БСС). Методы кластеризации с использованием мета-эвристических методов широко используются для решения этой проблемы. Метаэвристические методы также используются для решения нескольких других задач, касающихся БСС, таких как рациональное развертывание узлов, обеспечение покрытия, оптимальное развертывание датчиков, управление топологией, планирование и т.п. Общими целями оптимизации является минимизация потребления энергии и максимизация срока эксплуатации сети. В статье сформулирована проблема многоцелевой оптимизации, связанные с кластеризацией. Для ее решения предлагается обобщенная модель метаэвристической кластеризации с учетом особенностей БСМ. Особенностью модели является многоцелевая оценка качества кластеризации, которая учитывает характеристики пространственного разброса и компактности кластеров, параметры сенсоров и сетевые характеристики. В статье также дается краткий обзор различных подходов к методам кластеризации. Проведен сравнительный анализ усовершенствованных протоколов гетерогенных БСМ, который показал преимущества предлагаемых решений.
