Modelo e algoritmos para organização de redes de sensores sem fio ierárquicas

• Ano de defesa: 2004
• Autor(a) principal: Andre Luiz de Oliveira
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Minas Gerais; UFMG
• Palavras-chave em Português: Algoritmos; Sensores; Computação móvel; Algoritmos de computador; Sistemas de comunicação móvel; Computação; Redes de computação; Sistemas de computação sem fio
• Link de acesso: http://hdl.handle.net/1843/SLBS-642RDB

Rede de Sensores Sem Fio (RSSF) é uma tecnologia emergente que possibilita a habilidade de monitorar o mundo físico através de uma rede de pequenos sensores densamente distribuídos. Um grande desafio nessas redes consiste na escassez de energia disponível nos sensores, fazendo com que trabalhos que procurem economizar energia e consequentemente prolongar a vida dessas redes seja um foco interessante. Outros temas de pesquisa nessas redes são os problemas de cobertura e roteamento. O objetivo deste trabalho consiste em propor uma solução que trate conjuntamente os problemas de cobertura e roteamento considerando a organização hierárquica dessas redes. Essa organização permite tirar vantagens dessas redes principalmente no que se refere à economia de energia. Como solução foi proposto um modelo de programação linear inteira mista e diante da dificuldade de se obter soluções utilizando o modelo, a técnica de relaxação Lagrangeana foi utilizada na elaboração de um algoritmo que possibilitasse obter boas soluções em menor tempo computacional. Para validar e avaliar as soluções, foram realizados testes a partir de um conjunto de instâncias fornecidas por um gerador desenvolvido para esse propósito. Os resultados numéricos permitem validar as soluções obtidas com o modelo matemático e verificar ganhos da organização hierárquica sobre a organização plana dessas redes. Os testes realizados com o objetivo de avaliar a qualidade do algoritmo mostram o seu ganho em relação ao Cplex no que se refere ao tempo computacional para obter soluções, porém os gaps de dualidade para o problema ainda são bastante altos.