En los últimos años, las redes de sensores inalámbricos se han convertido en un lugar cada vez más común en industrias que abarcan la agricultura, el transporte, la fabricación, la salud y muchas otras. Con este uso creciente ha seguido naturalmente un deseo de mejorar y mejorar las redes de sensores inalámbricos de las que dependemos cada vez más.
Los algoritmos genéticos son un método que actualmente se está desarrollando y utilizando para optimizar las redes de sensores inalámbricos y, en este artículo, analizaremos cómo se están utilizando para abordar y mejorar aspectos específicos de las redes de sensores inalámbricos.
Sin embargo, antes de entrar en detalles, repasemos rápidamente algunos problemas comunes que afectan actualmente a las redes de sensores inalámbricos.
Hay varios problemas que podrían afectar a las redes de sensores inalámbricos. Algunos de los más comunes incluyen el consumo de energía, la vida útil de la red, la ubicación de nodos y la agrupación en clústeres.
El consumo de energía dentro de las redes de sensores inalámbricos es importante debido al uso generalizado de baterías recargables y otras fuentes de energía móviles para alimentar los sensores, lo que significa que es fundamental optimizar el uso de energía.
La vida útil de la red es también una consideración importante para las empresas que despliegan redes de sensores inalámbricos, ya que, por supuesto, desean disponer de los sistemas más rentables y eficientes, lo que hace que las tecnologías que prolongan la vida útil de la red sean muy deseables.
La ubicación de los nodos es otro factor importante en el despliegue de las redes de sensores inalámbricos y el lugar donde se ubiquen dependerá a menudo de la aplicación prevista de la red de sensores inalámbricos y del tamaño del área para la que se pretende proporcionar cobertura. La tarea de colocar los nodos dentro de las redes de sensores inalámbricos se conoce comúnmente como localización.
¿Qué son los algoritmos genéticos?
Los algoritmos genéticos o algoritmos heurísticos globales, es un método computacional metaheurístico, inspirado en la evolución biológica, que pretende imitar la forma en que los organismos biológicos se adaptan como parte de su evolución natural con el fin de optimizar diferentes aspectos de las redes de sensores inalámbricos.
Los algoritmos genéticos funcionan calculando la solución óptima a un problema generando “individuos” únicos. Estos individuos son puntuados bajo la función de aptitud enfocada del algoritmo genético para decidir qué rasgos son continuados a través de la generación posterior.
A lo largo del proceso de selección, una nueva generación de individuos es creada por los miembros de la generación actual sobre la base de sus puntajes de aptitud física hasta que se encuentra una solución óptima. Dentro de las redes de sensores inalámbricos, los parámetros que determinan una puntuación de aptitud física podrían incluir la transferencia y minimización de energía, la distancia desde una estación base y la colocación de conglomerados.
Mientras que su uso en la optimización se está extendiendo cada vez más, los algoritmos genéticos también son capaces de producir plataformas sólidas para la introducción de tecnologías como el aprendizaje automático y la inteligencia artificial (IA) para su uso en tareas de clasificación y aprendizaje que podrían tener lugar junto con los objetivos de optimización dentro de una red de sensores inalámbrica.
Los algoritmos genéticos también se han utilizado con éxito en áreas como la fabricación de aviones, el diseño de fármacos, la creación de software y las telecomunicaciones, por nombrar sólo algunas.
Genetic Algorithms in Wireless Sensor Networks
Optimización de la calidad de servicio
Las tecnologías multimedia como el streaming de vídeo y las conferencias ya son esenciales para la gran mayoría de las empresas de hoy en día, y esto ha creado la necesidad de sistemas y redes de comunicaciones inalámbricas de alta velocidad, eficientes y capaces para una calidad de servicio óptima (QoS).
Usando algoritmos genéticos, la optimización de la calidad de servicio puede lograrse a través de lo que Abhishek Roy, Nilanjan Banerjee y Sajal K. Das, autores de “An efficient multi-objective QoS-routing algorithm for wireless multicasting,” propose es un algoritmo genético multiobjetivo (MOGA).
Con algoritmos genéticos multiobjetivo, las soluciones de QoS se mantienen optimizadas dentro de su propio pool y se ofrecen múltiples soluciones únicas que dependen de los requisitos de servicio específicos implicados.
Asignación de ancho de banda
El proceso de asignación de diferentes aplicaciones a diferentes radiofrecuencias se conoce como asignación de ancho de banda y puede ser un reto para las empresas y organizaciones que trabajan con recursos inalámbricos limitados.
Los algoritmos genéticos pueden utilizarse para utilizar la asignación de canales de manera eficiente mediante el análisis de la asignación de ancho de banda de la red utilizando criterios de calidad de servicio predefinidos para cada variante multimedia. A estas variantes se les asigna el nivel de calidad de servicio más adecuado para su tipo, teniendo en cuenta la disponibilidad de recursos de ancho de banda dentro de una red.
Este enfoque permite que los algoritmos genéticos intenten producir resultados óptimos en la distribución y asignación de ancho de banda y recursos.
Ubicación
Como se ha mencionado anteriormente, la tarea de colocación de nodos dentro de las redes de sensores inalámbricos se conoce comúnmente como localización y es uno de los aspectos más importantes a considerar con respecto a la cobertura y la QoS de localización.
Los algoritmos genéticos pueden utilizarse de diferentes maneras para mejorar el proceso de ubicación en las redes de sensores inalámbricos. Una forma de optimizar la localización mediante algoritmos genéticos es mediante el uso de nodos de anclaje, en los que cada nodo localiza su propia posición en relación con otros tres nodos de “anclaje”.
Estos datos pueden entonces ser retroalimentados a una estación base donde un algoritmo genético centralizado podría ir a trabajar como post-optimizador, formando un mapa de red preciso de las ubicaciones de los nodos.
