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| Titre : | Contribution à l’amélioration de la localisation dans les réseaux de capteurs sans fil | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Ouerdia Gadri, Auteur ; Hassiba Abdelli, Auteur ; Mohammed Amin Khelifa, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi-Ouzou : UMMTO F.G.E.I | | Année de publication : | 2024 | | Importance : | 75 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | PDF | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Réseaux de capteurs sans fil Métaheuristique Optimisation Localisation Algorithme SMA. | | Résumé : | Ce mémoire porte sur l’amélioration de la localisation dans les réseaux de capteurs sans fil (WSN – Wireless Sensor Networks), utilisés dans des domaines variés comme la surveillance environnementale, la sécurité ou l’agriculture intelligente. Une localisation précise des nœuds capteurs est essentielle pour garantir la qualité et l’utilité des données collectées. Dans ce contexte, nous avons étudié et appliqué le Slime Mould Algorithm (SMA), un algorithme d’optimisation inspiré du comportement des moisissures visqueuses.
L’objectif était de l’adapter au problème de la localisation et d’évaluer ses performances à travers plusieurs scénarios de simulation. Les résultats ont montré que le SMA offre de bonnes performances en termes de précision, de stabilité et de vitesse de convergence, et qu’il peut surpasser certains algorithmes connus comme PSO, CSO ou GBO. Toutefois, certaines limites existent, notamment en cas de forte dynamique ou de répartition irrégulière des capteurs. | | Diplôme : | Master | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=38084 |
Contribution à l’amélioration de la localisation dans les réseaux de capteurs sans fil [theses et memoires] / Ouerdia Gadri, Auteur ; Hassiba Abdelli, Auteur ; Mohammed Amin Khelifa, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : UMMTO F.G.E.I, 2024 . - 75 p. : ill. ; PDF. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Réseaux de capteurs sans fil Métaheuristique Optimisation Localisation Algorithme SMA. | | Résumé : | Ce mémoire porte sur l’amélioration de la localisation dans les réseaux de capteurs sans fil (WSN – Wireless Sensor Networks), utilisés dans des domaines variés comme la surveillance environnementale, la sécurité ou l’agriculture intelligente. Une localisation précise des nœuds capteurs est essentielle pour garantir la qualité et l’utilité des données collectées. Dans ce contexte, nous avons étudié et appliqué le Slime Mould Algorithm (SMA), un algorithme d’optimisation inspiré du comportement des moisissures visqueuses.
L’objectif était de l’adapter au problème de la localisation et d’évaluer ses performances à travers plusieurs scénarios de simulation. Les résultats ont montré que le SMA offre de bonnes performances en termes de précision, de stabilité et de vitesse de convergence, et qu’il peut surpasser certains algorithmes connus comme PSO, CSO ou GBO. Toutefois, certaines limites existent, notamment en cas de forte dynamique ou de répartition irrégulière des capteurs. | | Diplôme : | Master | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=38084 |
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