[論文レビュー] Energy Efficient Clustering using Jumper Firefly Algorithm in Wireless Sensor Networks

N. V. S. N. Sarma, Mahesh Gopi|arXiv (Cornell University)|May 8, 2014

Energy Efficient Wireless Sensor Networks被引用数 6

ひとこと要約

本論文では、クラスターヘッド選択とクラスタ内エネルギー消費を低減するために、ハイブリッド・ジャンパー・フィアフライ・アルゴリズム（JFA）を用いたエネルギー効率の良いクラスタリングプロトコルを提案する。新たなコスト関数を導入し、クラスタ内距離を最小化することで、LEACHと比較してネットワークライフタイムとエネルギーバランスが向上し、シミュレーション結果において優れた性能を示した。

ABSTRACT

Wireless Sensor Network (WSN) is a major and very interesting technology, which consists of small battery powered sensor nodes with limited power resources. The sensor nodes are inaccessible to the user once they are deployed. Replacing the battery is not possible every time. Hence in order to improve the lifetime of the network, energy efficiency of the net- work needs to be maximized by decreasing the energy consumption of all the sensor nodes and balancing energy consumption of every node. Several protocols have been proposed earlier to improve the network lifetime using optimization algorithms. Firefly is a metaheuristic approach. In this paper, Energy efficient clustering for wireless sensor networks using Firefly and Jumper Firefly algorithms are simulated. A new cost function has been defined to minimize the intra- cluster distance to optimize the energy consumption of the network. The performance is compared with the existing protocol LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy).

研究の動機と目的

• バッテリー駆動の無線センサーノードにおける限られたエネルギー資源の課題に対処すること。
• エネルギー消費を最小限に抑え、ノード間のエネルギー負荷をバランスさせるべくネットワークライフタイムを延長すること。
• メタヒューリスティック最適化を用いた効率的なクラスターヘッド選択のための新しいクラスタリングアルゴリズムを開発すること。
• LEACHなどの既存プロトコルを上回るエネルギー効率とネットワーク耐久性を実現すること。

提案手法

• クラスタ内距離を最小化する新たなコスト関数を定義し、データ送信時のエネルギー消費を低減する。
• 残存エネルギー、基地局までの距離、およびクラスタ内距離に基づいて、Jumper Firefly Algorithm (JFA) を用いてクラスターヘッドの最適選択を実行する。
• 局所探索機構（ジャンパー機構）を統合することで収束性を向上させ、局所最適解の回避を図る。
• フィアフライアルゴリズムの魅力度と移動ルールを改変し、残存エネルギーが高く、位置が優れたノードを優先する。
• 固定パラメータを用いたWSNシナリオを想定し、JFAベースのクラスタリングとLEACHを比較するシミュレーションを実施する。
• 同一条件下でエネルギー消費指標とネットワークライフタイムを評価し、公平な比較を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ジャンパー・フィアフライ・アルゴリズムは、従来の方法と比較して、無線センサーネットワークのクラスタリングにおけるエネルギー効率をどのように向上させるか？
• RQ2 クラスタ内距離を最小化することで、全体のネットワークエネルギー消費はどの程度低減されるか？
• RQ3 提案されたコスト関数は、センサーノード間のエネルギー負荷を効果的にバランスさせることができるか？
• RQ4 JFAベースのクラスタリングプロトコルは、LEACHと比較してネットワークライフタイムをどの程度延長できるか？
• RQ5 ハイブリッドメタヒューリスティック最適化は、クラスターヘッド選択およびネットワークパフォーマンスにどのような影響を与えるか？

主な発見

• 提案されたJFAベースのクラスタリングプロトコルは、クラスターヘッド選択の最適化により、LEACHと比較して合計エネルギー消費を顕著に低減した。
• エネルギー負荷のより良いバランスとクラスタ内送信エネルギーの低減により、ネットワークライフタイムがLEACHを上回った。
• クラスタ内距離を最小化するカスタムコスト関数の使用が、データ集約におけるエネルギー散逸の低減に寄与した。
• ジャンパー・フィアフライ・アルゴリズムは、最適なクラスターヘッドを効率的に選択する上で、より速い収束性と優れた安定性を示した。
• シミュレーション結果から、提案手法がエネルギー効率およびネットワーク耐久性の面でLEACHを上回ることが確認された。
• アルゴリズムは、高エネルギーノードの早期死を効果的に防止し、クラスターヘッドの責任をより均等に分散させた。