Sensor Technology : Un Clustering centralisé et dynamique basé sur les AGs pour une consommation d'énergie minimale dans les réseaux de capteurs sans fil
| dc.contributor.author | MEKKAOUI Kheireddine | |
| dc.contributor.author | Encadreur: RAHMOUN Abdellatif | |
| dc.date.accessioned | 2025-01-20T08:04:22Z | |
| dc.date.available | 2025-01-20T08:04:22Z | |
| dc.date.issued | 2016-01-07 | |
| dc.description | Doctorat en Sciences | |
| dc.description.abstract | Résumé (Anglais) : In order to minimize the energy consumption involved by communications in wireless sensor networks, two main contributions are presented in this thesis. The first one, focuses on the analysis of hop lengths, indeed the network lifetime depends strongly on how the data are communicated in the network by using either short-hops or long-hops. The simulations provided show that using an ideal length hops reduces the energy consumption. In the second contribution, the clustering is investigated. The use of clustering has proven to be overwhelming. The problem consists of determining the number of cluster-heads and their distribution in the network to ensure minimal energy consumption and better networks coverage. The Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy algorithm fixes in advance the number of cluster-heads, thus this does not guarantee the coverage of the entire network. In this thesis, we propose a genetic centralized dynamic algorithm (GA)-based clustering approach to optimize the clustering configuration (the number of cluster-heads, their distribution and the cluster-members) to limit node energy consumption and the best coverage. Experiments have been conducted on well-known WSN data benchmark to test the performance of the proposed methodology. The obtained simulation results show that the proposed technique overcomes the Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy algorithm. Keywords: Wireless sensor networks, Clustering, energy efficiency, network lifetime, genetic algorithms. Résumé (Français) : Dans le cadre de la minimisation de la consommation d’énergie produite par les communications au sein d’un réseau de capteurs sans fil, deux contributions sont présentés dans cette thèse. La première porte sur une analyse des longueurs des sauts, en effet la durée de vie du réseau dépend fortement de la manière de communication de données soit par des courts sauts ou des longs sauts. Les simulations présentés à la fin de cette thèse montrent l’efficacité de notre condition présentée, si une fois respectée elle réduit de manière significative la consommation d’énergie. Dans la deuxième contribution, la technique de clustering est utilisée pour réduire la consommation d’énergie, le problème reste à déterminer le nombre des cluster-chefs ainsi que leurs positions dans le réseau pour assurer une consommation minimale d’énergie et une meilleure couverture réseau. Pour surmonter ce problème, les algorithmes génétiques sont utilisés comme outils pour déterminer les paramètres du clustering. Les résultats de simulation, présentés dans cette thèse, montrent que notre approche présentée surmonte les résultats de l’algorithme LEACH. Mots clés : Réseau de capteurs sans fil, Clustering, l’efficacité énergétique, La durée de vie du réseau, les algorithmes génétiques. | |
| dc.identifier.uri | https://dspace.univ-sba.dz/handle/123456789/2181 | |
| dc.title | Sensor Technology : Un Clustering centralisé et dynamique basé sur les AGs pour une consommation d'énergie minimale dans les réseaux de capteurs sans fil | |
| dc.type | Thesis |
