[論文レビュー] Whale Optimization Based Energy-Efficient Cluster Head Selection Algorithm for Wireless Sensor Networks

Ashwin Jadhav, T. Shankar|arXiv (Cornell University)|Nov 26, 2017

Energy Efficient Wireless Sensor Networks参考文献 38被引用数 50

ひとこと要約

論文は、無線センサネットワークにおけるエネルギー意識型クラスタヘッドを選択するための Whale Optimization Algorithm ベースのクラスタリング手法である WOA-C を提案し、適合度関数として残存ノードエネルギーと隣接ノードエネルギーの合計を用い、LEACH と比較して寿命・エネルギー効率・安定性の向上を示す。

ABSTRACT

Wireless Sensor Network (WSN) consists of many individual sensors that are deployed in the area of interest. These sensor nodes have major energy constraints as they are small and their battery can't be replaced. They collaborate together in order to gather, transmit and forward the sensed data to the base station. Consequently, data transmission is one of the biggest reasons for energy depletion in WSN. Clustering is one of the most effective techniques for energy efficient data transmission in WSN. In this paper, an energy efficient cluster head selection algorithm which is based on Whale Optimization Algorithm (WOA) called WOA-Clustering (WOA-C) is proposed. Accordingly, the proposed algorithm helps in selection of energy aware cluster heads based on a fitness function which considers the residual energy of the node and the sum of energy of adjacent nodes. The proposed algorithm is evaluated for network lifetime, energy efficiency, throughput and overall stability. Furthermore, the performance of WOA-C is evaluated against other standard contemporary routing protocols such as LEACH. Extensive simulations show the superior performance of the proposed algorithm in terms of residual energy, network lifetime and longer stability period.

研究の動機と目的

• 無線センサネットワークにおけるデータ伝送エネルギー損失を削減することによるエネルギー効率の動機づけ。
• ルーティングとクラスタリングを最適化するため、 Whale Optimization Algorithm (WOA) を用いたクラスタヘッド選択法を開発する。
• CH選択を導くため、ノードの残存エネルギーと隣接ノードのエネルギーを組み合わせた適合度関数を組み込む。
• ネットワーク寿命、スループット、エネルギー効率、安定性期間を含む指標でWOA-Cを評価する。

提案手法

• 最適なクラスタヘッドを探索するために Whale Optimization Algorithm を採用する（WOA-C）。
• ノードの残存エネルギーと隣接ノードのエネルギーの合計を組み合わせた適合度関数を定義して CH選択を導く。
• シミュレーションを通じて LEACH などの標準ルーティングプロトコルと比較する。
• 改善を示すためにネットワーク寿命、エネルギー効率、スループット、安定性期間を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Whale Optimization Algorithm はWSNでエネルギーを意識したクラスタヘッドを効果的に選択できるか？
• RQ2 WOA-C は LEACH と比較してネットワーク寿命、エネルギー効率、スループット、安定性期間を改善しますか？
• RQ3 適合度関数に残存エネルギーと隣接ノードエネルギーを組み込むことが CH選択にどのような影響を与えるか？
• RQ4 一般的なデプロイメント状況下でのWOA-Cが全体のWSN性能に与える影響は何か？

主な発見

• WOA-C は 残存ノードエネルギーと隣接ノードエネルギーに基づく適合度関数を用いてエネルギーを考慮したクラスタヘッドを選択します。
• シミュレーション結果は LEACH と比較して残存エネルギーの保持が優れ、ネットワーク寿命が長く、安定性期間が延長されることを示す。
• WOA-C は 評価されたシナリオでエネルギー効率とスループットの改善を示します。