Contribution au déploiement optimisé des réseaux de capteurs sans fil

National audienceLes réseaux de capteurs sans fil (RCSF) sont un domaine de recherche en évolution continue avec une multitude de contextes d'application. Le déploiement des noeuds capteurs est une phase décisive qui influe considérablement sur le fonctionnement et la performance du réseau. Dans ce papier, nous nous intéressons à étudier le positionnement et le placement des noeuds capteurs dans un RCSF. Nous présentons tout d'abord la problématique de déploiement et nous détaillons ensuite les travaux de recherche les plus récents qui concernent les méthodologies de résolution de cette problématique

The Deployment in the Wireless Sensor Networks: Methodologies, Recent Works and Applications

International audienceThe wireless sensor networks (WSN) is a research area in continuous evolution with a variety of application contexts. Wireless sensor networks pose many optimization problems, particularly because sensors have limited capacity in terms of energy, processing and memory. The deployment of sensor nodes is a critical phase that significantly affects the functioning and performance of the network. Often, the sensors constituting the network cannot be accurately positioned, and are scattered erratically. To compensate the randomness character of their placement, a large number of sensors is typically deployed, which also helps to increase the fault tolerance of the network. In this paper, we are interested in studying the positioning and placement of sensor nodes in a WSN. First, we introduce the problem of deployment and then we present the latest research works about the different proposed methods to solve this problem. Finally, we mention some similar issues related to the deployment and some of its interesting applications

A genetic algorithm-based approach to optimize the coverage and the localization in the wireless audiosensors networks

International audienceCoverage is one of the most important performance metrics for sensor networks that reflects how well a sensor field is monitored. In this paper, we are interested in studying the positioning and placement of sensor nodes in a WSN in order to maximize the coverage problem and to optimize the audio localization in wireless sensor networks. First, we introduce the problem of deployment. Then we propose a mathematical formulation and a genetic based approach to solve this problem. Finally, we present the results of experimentations. This paper presents a genetic algorithm which aims at searching for an optimal or near optimal solution to the coverage holes problem. Compared with random deployment as well as existing methods, our genetic algorithm shows significant performance improvement in terms of quality

Simulation d'un réseau sans fil d'intérieur et des algorithmes NSGA-II et NSGA-III modifiés pour la résolution de la problématique de couverture et de localisation 3D

Par rapport au déploiement bidimensionnel, le déploiement tridimensionnel des réseaux de capteurs est plus complexe en raison de sa capacité à satisfaire plus de contraintes imposées par les problèmes de déploiement réels. Dans cet article, nous étudions la problématique de positionnement 3D des noeuds, tout en minimisant le nombre de noeuds, maximisant la zone de couverture et le taux de localisation hybride basée sur le protocole 3D DV-HOP et le RSSI. Nous cherchons à résoudre notre problématique en choisissant les emplacements 3D idéaux pour ajouter des noeuds nomades en optimisant les objectifs cités. Une approche basée sur des algorithmes génétiques est proposée pour résoudre notre problématique. Des variantes d'algorithmes génétiques basés sur l'algorithme NSGA-II [1] et le récent algorithme NSGA-III [2] sont proposées. En outre, un ensemble d'opérateurs de mutation est appliqué sur ces algorithmes génétiques soit aléatoirement, soit de façon adaptative. Les simulations se basent sur deux scénarios (à petit et à grand échelle) selon le nombre de noeuds déployés. Le modèle de simulation prend en considération l'implémentation d'une couche physique à 433 Mhz, une couche liaison de données de type CSMA/CA non coordonné inspiré de celui présent dans la norme IEEE 802.15.4 , et une couche routage basée sur le protocole AODV réactif. Les résultats numériques obtenus à partir des simulations avec Omnetpp [3] à petit et à grand échelle, sont présentés pour se comparer par rapport à nos expérimentations [4] et pour prouver l'efficacité de l'approche proposée et des algorithmes proposés

The 3D Deployment Multi-objective Problem in Mobile WSN: Optimizing Coverage and Localization

International audienceThe deployment of sensor nodes is a critical phase that significantly affects the functioning and performance of the sensor network. Coverage is an important metric reflecting how well the region of interest is monitored. Random deployment is the sim-plest way to deploy sensor nodes but may cause unbalanced deployment and therefore, we need a more intelligent way for sensor deployment. In this paper, we study the positioning of sensor nodes in a WSN in order to maximize the coverage problem and to optimize the localization. First, the problem of deployment is introduced, then we present the latest research works about the different proposed methods. Also, we propose a mathematical formulation and a genetic based approach to solve this problem. Finally, the numerical results of experimentations are presented and discussed. Indeed, this paper presents a genetic algorithm which aims at searching for an optimal or near optimal solution to the coverage holes problem. Our algorithm defines the minimum number and the best locations of the mobile nodes to add after the initial random deployment of the stationary nodes. Compared with random deployment, our genetic algorithm shows significant performance improvement in terms of quality of coverage while optimizing the localization in the sensor network

The 3D indoor deployment in DL-IoT with experimental validation using a particle swarm algorithm based on the dialects of songs

The 3D indoor redeployment of connected objects in IoT collection networks is a complex problem that influences the overall performance of the network. In this paper, we aim to resolve this problem using a real prototyping system based on a real-world deployment. The aim is to choose the best positions to add a set of connected objects while optimizing a set of objectives. The used approach is based on a new hybrid optimization algorithm that combines a strategy of incorporation of user preferences (PI-EMO-VF) with a many-objective variant of the genetic algorithms (NSGA-III). The obtained numerical results and the real experiments on our testbeds prove the effectiveness of the proposed approach compared with another recent optimization algorithm (MOEA/DD)

A tutorial on Wireless Sensor Networks

International audienc

A tutorial on IoTs (Internet of Things)

International audienc

Contributions au déploiement optimisé des capteurs connectés dans les réseaux de collecte de l'Internet des Objets

IoT collection networks raise many optimization problems; in particular because the sensors have limited capacity in energy, processing and memory. In order to improve the performance of the network, we are interested in a contribution related to the optimization of the 3D indoor deployment of nodes using multi-objective mathematics models relying on hybrid meta-heuristics. Therefore, our main objective is to propose hybridizations and modifications of the optimization algorithms to achieve the appropriate 3D positioning of the nodes in the wireless sensor networks with satisfaction of a set of constraints and objectives that are often antagonistic. We propose to focus our contribution on meta-heuristics hybridized and combined with procedures to reduce dimensionality and to incorporate user preferences. These hybridization schemes are all validated by numerical tests. Then, we proposed simulations that are completed by, and confronted with experiments on real testbeds.Les réseaux de collecte de l’IoT soulèvent de nombreux problèmes d'optimisation, à cause des capacités limitées des capteurs en énergie, en traitement et en mémoire. Dans l'optique d’améliorer la performance du réseau, nous nous intéressons à une contribution liée à l'optimisation du déploiement 3D d’intérieur des nœuds sur les réseaux de capteurs sans fil en utilisant des méta-heuristiques hybrides se basant sur des modèles mathématiques multi-objectif. L’objectif principal est donc de proposer des hybridations et modifications des algorithmes d’optimisation dans le but de réaliser le positionnement 3D adéquat des nœuds dans les réseaux de capteurs sans fil avec satisfaction d’un ensemble de contraintes et objectifs qui sont souvent antagonistes. Nous proposons d'axer notre contribution sur les méta-heuristiques hybrides et combinés avec des procédures de réduction de dimentionalité et d’incorporation de préférences des utilisateurs. Ces schémas d’hybridation sont tous validés par des résultats numériques de test. Ensuite, des simulations complétées par; et confrontées à ; des expérimentations sur des testbeds réelles

A Comprehensive Modeling of the Discrete and Dynamic Problem of Berth Allocation in Maritime Terminals

In this study, the discrete and dynamic problem of berth allocation in maritime terminals, is investigated. The suggested resolution method relies on a paradigm of optimization with two techniques: heuristic and multi-agent. Indeed, a set of techniques such as the protocol of negotiation named contract net, the multi-agent interactions, and Worst-Fit arrangement technique, are involved. The main objective of the study is to propose a solution for attributing m parallel machines to a set of activities. The contribution of the study is to provide a detailed modeling of the discrete and dynamic berth allocation problem by establishing the corresponding models using a multi-agent methodology. A set of numerical experiments are detailed to prove the performance of the introduced multi-agent strategy compared with genetic algorithm and tabu search