A comprehensive survey of next-generation optimization algorithms for target coverage in mobile wireless sensor networks
Yükleniyor...
Tarih
2025
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
İstanbul Ticaret Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
In recent years, Wireless Sensor Networks (WSNs) have gained attention due to their real-time monitoring capabilities. These networks use low-power devices to collect and transmit data, becoming significant with the rise of 5G and the Internet of Things (IoT). Initially used for military purposes, WSNs have expanded into various sectors, particularly in smart agriculture, where they enhance efficiency through modern technology. By providing real-time data, WSNs help farmers optimize yields, reduce waste, and improve productivity, supporting the digital transformation of agriculture. Despite their advantages, WSNs face challenges such as routing, localization, energy efficiency, and coverage. This study provides a comprehensive survey of the coverage optimization problem in WSNs, focusing on metaheuristic algorithms such as the Gray Wolf, Whale Swarm, Flower Pollination, and Cuckoo Algorithms. These algorithms are analyzed based on metrics like maximum coverage rate, energy consumption, and solution time. The survey highlights their potential to address challenges in WSN applications, particularly in agriculture and other domains, by optimizing sensor placement and improving network efficiency.
Son yıllarda Kablosuz Sensör Ağları (WSN), gerçek zamanlı izleme yetenekleri sayesinde dikkat çekmektedir. Bu ağlar, düşük güçlü cihazlar kullanarak veri toplar ve iletir, 5G ve Nesnelerin İnterneti (IoT) ile birlikte daha da önemli hale gelmiştir. İlk olarak askeri amaçlarla kullanılan WSN’ler, günümüzde özellikle akıllı tarımda modern teknolojilerle verimliliği artırmak için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Gerçek zamanlı veriler sağlayarak çiftçilerin verimliliği optimize etmesine, atıkları azaltmasına ve üretkenliği artırmasına yardımcı olmakta ve tarımın dijital dönüşümünü desteklemektedir. Avantajlarına rağmen, WSN’ler yönlendirme, konumlandırma, enerji verimliliği ve kapsama gibi zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu çalışma, WSN'lerdeki kapsama optimizasyon problemini ele alan kapsamlı bir derleme sunmaktadır. Gri Kurt, Balina Sürüsü, Çiçek Tozlaşma ve Guguk Kuşu Algoritmaları gibi metasezgisel algoritmalar, maksimum kapsama oranı, enerji tüketimi ve çözüm süresi gibi metrikler temelinde analiz edilmiştir. Çalışma, bu algoritmaların özellikle tarım ve diğer alanlardaki uygulamalarda karşılaşılan zorlukları ele almadaki potansiyelini, sensör yerleşimini optimize ederek ve ağ verimliliğini artırarak vurgulamaktadır.
Son yıllarda Kablosuz Sensör Ağları (WSN), gerçek zamanlı izleme yetenekleri sayesinde dikkat çekmektedir. Bu ağlar, düşük güçlü cihazlar kullanarak veri toplar ve iletir, 5G ve Nesnelerin İnterneti (IoT) ile birlikte daha da önemli hale gelmiştir. İlk olarak askeri amaçlarla kullanılan WSN’ler, günümüzde özellikle akıllı tarımda modern teknolojilerle verimliliği artırmak için yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Gerçek zamanlı veriler sağlayarak çiftçilerin verimliliği optimize etmesine, atıkları azaltmasına ve üretkenliği artırmasına yardımcı olmakta ve tarımın dijital dönüşümünü desteklemektedir. Avantajlarına rağmen, WSN’ler yönlendirme, konumlandırma, enerji verimliliği ve kapsama gibi zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu çalışma, WSN'lerdeki kapsama optimizasyon problemini ele alan kapsamlı bir derleme sunmaktadır. Gri Kurt, Balina Sürüsü, Çiçek Tozlaşma ve Guguk Kuşu Algoritmaları gibi metasezgisel algoritmalar, maksimum kapsama oranı, enerji tüketimi ve çözüm süresi gibi metrikler temelinde analiz edilmiştir. Çalışma, bu algoritmaların özellikle tarım ve diğer alanlardaki uygulamalarda karşılaşılan zorlukları ele almadaki potansiyelini, sensör yerleşimini optimize ederek ve ağ verimliliğini artırarak vurgulamaktadır.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Target Coverage Optimization, Wireless Sensor Networks, Meta-Heuristic Optimization Algorithms, Hedef Kapsama Optimizasyon, Kablosuz Algılayıcı Ağlar, Meta-Sezgisel Optimizasyon Algoritmaları
Kaynak
İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
24
Sayı
47
Künye
Bayat, G., Ülkü, E. E., & Doğan, B. (2025). A Comprehensive Survey of Next-Generation Optimization Algorithms for Target Coverage in Mobile Wireless Sensor Network. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 24(47), 318-348.
