Kablosuz Bilgisayar Ağları için Karmaşık Ağ Temelli Bir Model



Benzer belgeler
Geniş Ölçekli Ağlar İçin Yeni Bir Dağıtık Ayrık Olay Tabanlı Benzetim Yaklaşımı

Kablosuz Sensör Ağlar ve Eniyileme. Tahir Emre KALAYCI. 21 Mart 2008

Sinirsel Benzetim ve NSL. İlker Kalaycı 06, 2008

AĞLARIN EĞİTİMİ VE ARAŞTIRILMASI İÇİN DEVS TABANLI SİMÜLATÖR TASARIMI VE UYGULAMASI

Giyilebilir Teknolojiler ve Solar Enerjili Şapka Uygulaması

Gezgin Etmen Sistemlerinin Başarım Ölçümü: Benzetim Tekniği

BSM 532 KABLOSUZ AĞLARIN MODELLEMESİ VE ANALİZİ OPNET MODELER

T.C. ERCİYES ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ EĞİTİM ÖĞRETİM YILI DERS KATALOĞU

Sistem Modelleme ve Simülasyon (SE 360) Ders Detayları

Sensör Kullanarak Servis Araçlarının Koltuk Doluluk Durumlarının Uzaktan İzlenmesi

ELEKTRİK-ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA YETERLİK SINAVI YÖNETMELİĞİ

Bilişim Sistemleri. Modelleme, Analiz ve Tasarım. Yrd. Doç. Dr. Alper GÖKSU

Telsiz Duyarga Ağlarında Bir Çoklu Nesne Takip Senaryosu Benzetimi

ve Sonrası Girişli Öğrenciler için Uygulanacak Ders Program

DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ DEKANLIĞI DERS/MODÜL/BLOK TANITIM FORMU. Dersin Kodu: END 4907

MONTE CARLO BENZETİMİ

Plazma İletiminin Optimal Kontrolü Üzerine

Hacer ÖZYURT¹, Özcan ÖZYURT 2, Hasan KARAL 3

MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ / ENSTİTÜSÜ / YÜKSEKOKULU BİLİŞİM SİSTEMLERİ MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ /ABD LİSANS PROGRAMI - 2 ( yılı öncesinde birinci

ANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI

BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ DOKTORA DERS PROGRAMI (Lisanstan gelenler için)

MÜFREDAT DERS LİSTESİ

BİLGİSAYAR VE ENFORMASYON BİLİMLERİ YÜKSEK LİSANS DERS PROGRAMI (Tezli Program)

OMNET Ağ Benzetim Yazılımı (Network Simulation Framework) BİL 372 Bilgisayar Ağları. GYTE - Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

Algoritma Geliştirme ve Veri Yapıları 2 Veri Modelleri. Mustafa Kemal Üniversitesi

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Computer Engineering Undergraduate Curriculum

Yrd. Doç. Dr. Büşra ÖZDENİZCİ IŞIK Üniversitesi Enformasyon Teknolojileri Bölümü

Derin Paket Analizi Kullanılarak DDoS Saldırı Tespiti. Towards DDoS Attack Detection Using Deep Packet Analysis

Bölüm 2 Varlık-İlişki Veri Modeli: Araçlar ve Teknikler. Fundamentals, Design, and Implementation, 9/e

FIRAT ÜNİVERSİTESİ SMS - WAP OTOMASYONU UNIVERSITY OF FIRAT SMS - WAP OUTOMASION

ANKARA ÜNİVERSİTESİ ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI

GENİŞ ÖLÇEKLİ AĞLAR İÇİN YENİ BİR DAĞITIK AYRIK OLAY TABANLI BENZETİM YAKLAŞIMI VE UYGULAMASI

DENİZ HARP OKULU BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜM BAŞKANLIĞI DERS TANITIM BİLGİLERİ

Bulanık Mantık Tabanlı Uçak Modeli Tespiti

EGE Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Müh. Bölümü Öğretim Yılı Lisans Tezi Önerileri

Kablosuz Algılayıcı Ağları ile Yangın Tespit Sistemi

ADNAN MENDERES ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ MATEMATİK ANABİLİM DALI MATEMATİK PROGRAMI DERS LİSTESİ

Hacimsel Moleküler Modellemede Kütle-Yay Sisteminin Kullanımı

HF TELSĠZ AĞLARDA DSR TABANLI ROTALAMA UYGULAMASI

ANKARA ÜNİVERSİTESİ ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI

Saðlýk Kurumlarýnda Sosyal Aðlarýn Etmen Temelli Simülasyon ile Araþtýrýlmasý

Yüz Tanımaya Dayalı Uygulamalar. (Özet)

OPNET PROJECT EDİTÖRDE. Doç. Dr. Cüneyt BAYILMIŞ

YAVUZ BOĞAÇ TÜRKOĞULLARI

Kablosuz Algılayıcı Ağlarda Düğüm Sayılarının Mobil Baz İstasyonu İyileştirmesi Üzerine Etkisi

Hacimsel Moleküler Modellemede Kütle-yay Sisteminin Kullanımı

MATEMATİK BÖLÜMÜ BÖLÜM KODU:3201

Alçaltıcı DA-DA Çevirici Analiz ve Tasarımı

İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ YÜKSEK LİSANS PROGRAMI AKIŞ DİYAGRAMI

Esnek Hesaplamaya Giriş

2. Klasik Kümeler-Bulanık Kümeler

Endüstri Mühendisliği - 1. yarıyıl. Academic and Social Orientation Fizik I Physics I TR

Yrd.Doç.Dr. Özlem Çakır

1. YARIYIL / SEMESTER 1

Prof. Dr. Fuat ANDAY

Ö Z G E Ç M İ Ş. 1. Adı Soyadı: Mustafa GÖÇKEN. 2. Doğum Tarihi: 12 Haziran Unvanı: Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Ph.D.

1. YARIYIL / SEMESTER 1 2. YARIYIL / SEMESTER 2

ANKARA ÜNİVERSİTESİ A ÖĞRENCİ İŞLERİ DAİRE BAŞKANLIĞI

ANKARA ÜNİVERSİTESİ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ

DEÜ MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ MÜHENDİSLİK BİLİMLERİ DERGİSİ Cilt: 13 Sayı:1 sh.1-8 Ocak 2011

Model Güdümlü Geliştirme ile Gömülü Kaynakların Yönetimi

OPNET IT Guru-Switched LANs

Üniversitesi. {g.karatas, Library, Science Direct ve Wiley veri içerisinde

Kablosuz Algılayıcı Ağlar ve Güç Tüketiminin İncelenmesi

DOKUZ EYLUL UNIVERSITY FACULTY OF ENGINEERING OFFICE OF THE DEAN COURSE / MODULE / BLOCK DETAILS ACADEMIC YEAR / SEMESTER. Course Code: END 3933

Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Lisans Ders Programı / Computer Engineering Undergraduate Curriculum

Hareketli Ad-Hoc Ağlarda Bir Hareketlilik Yönetimi Protokolü

FATMA KANCA. Derece Alan Üniversite Yıl Doktora Matematik Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü Yüksek Lisans Matematik Kocaeli Üniversitesi 2004

BLM 210 PROGRAMLAMA LABORATUVARI II PROJELERİ

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

GALATASARAY ÜNİVERSİTESİ BİLİMSEL ARAŞTIRMA PROJELERİ MÜHENDİSLİK VE TEKNOLOJİ FAKÜLTESİ ÖĞRETİM ÜYELERİ TARAFINDAN YÜRÜTÜLEN PROJELER ( )

Yrd. Doç. Dr. Kerem OK Işık Üniversitesi Fen-Edebiyat Fakültesi Enformasyon Teknolojileri Bölümü

Yrd. Doç. Dr. Ayşegül ALAYBEYOĞLU

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

Yrd. Doç. Dr. Büşra ÖZDENİZCİ IŞIK Üniversitesi Enformasyon Teknolojileri Bölümü

Statik Kod Analizi. Proceedings/Bildiriler Kitabı. SSE-CMM[3], ISO/IEC [3] gibi standartlarla. gereklidir.

EĞİTİM-ÖĞRETİM YILI MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ (İNGİLİZCE) BÖLÜMÜ DERS PROGRAMINDA YAPILAN DEĞİŞİKLİKLER

Proceedings/Bildiriler Kitabı. kriptografik anahtarlar, onay me -posta takibi, I. G September /Eylül 2013 Ankara / TURKEY 6.

MODELLEME VE BENZETİM

Sınıf Diyagramları Amaç: Sınıf Diyagramları Nasıl Çizilir?

Graflarda Derece Bağlantılık İndeksi ve Temel İşlemlerde İncelenmesi (The Degree Connection Index of Graphs and research on basic operations)

: Manufacturing Engineering and Management (Link) Üretim Sistemleri/Endüstri Mühendislii Bölümü ne uygun bazı dersler

Cluster i Linux'ta Kümeleme Özgür Yazılım ve Açık Kaynak G 2006 Ali Erdinç Köroğlu

Summary of work done. - ExaminethefewcompetencecataloguesrelatedtoforgingwhichcurrentlyexistatEurope

Dersi Alan Dersi Veren Dersin Optik Kod Dersin Adı Saat Öğr. Grubu Öğretim Üyesi Yeri

T.C. İZMİR KÂTİP ÇELEBİ UNIVERSITY FACULTY OF ENGINEERING AND ARCHITECTURE DEPARTMENT OF CIVIL ENGINEERING. Course Name T P L ECTS

1. YARIYIL / SEMESTER 1 2. YARIYIL / SEMESTER 2

ÖZGEÇMİŞ. 1. Adı Soyadı : Birim BALCI 2. Doğum Tarihi : Unvanı : Yrd. Doç. Dr. 4. Öğrenim Durumu: Derece Alan Üniversite Yıl Lisans

ÖZGEÇMİŞ VE ESERLER LİSTESİ

ANKARA ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ DÖNEM PROJESİ TAŞINMAZ DEĞERLEMEDE HEDONİK REGRESYON ÇÖZÜMLEMESİ. Duygu ÖZÇALIK

Güz Dönemi Zorunlu Dersleri

Internet Servislerinde Güven Modellenmesi

Mekatroniğe Giriş Dersi

KARABÜK İÇİN DERECE-ZAMAN HESAPLAMALARI DEGREE-TIME CALCULATIONS FOR KARABÜK

YAZ OKULU TARİHLERİ. Yaz Okulu için yeni ders kayıtları Temmuz 2012 tarihlerinde OASIS sistemi üzerinden yapılacaktır.

Doku ve Hastalıklara Özgü Büyük Ölçekli Biyolojik Ağları Oluşturul ası ve Analizi

Kablosuz Algılayıcı Ağlar ve Güç Tüketiminin İncelenmesi

İnşaat Mühendisliği Bölüm Başkanlığı na

Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi

Transkript:

Kablosuz Bilgisayar Ağları için Karmaşık Ağ Temelli Bir Model *1 Fatih Çelik, 2 Fatih Kayaalp, 1 Ayhan Kiraz ve 1 Barış Taçyıldız *1 Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Sakarya Üniversitesi, Türkiye 2 Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Düzce Üniversitesi, Türkiye Özet Son yıllarda teknolojinin hızlı bir şekilde ilerlemesi ile beraber iletişim yöntem ve tekniklerinde de hissedilir derecede yenilikler meydana gelmiştir. Kablosuz iletişimin yaygınlaşmasının ana sebeplerinden biride çevremizde kullandığımız cihazların birbiriyle iletişim kurma yeteneklerinin ortaya çıkmasıdır. Bu sistemlerin modellerin çıkarılması önem arz etmektedir. Bundan dolayı yapılacak çalışmada kablosuz ağlar için karmaşık ağ teorisi tabanlı yeni bir model geliştirilmesini amaçlanmaktadır. Bu model sistemdeki düğüm sayılarının artmasından en az etkilenecek şekilde tasarlanacaktır. Bunu sağlayabilmek için de yöntem olarak karmaşık ağ teorisi kullanılacaktır. Çalışma sonucunda kablosuz ağlar için yeni bir model geliştirilmiş olacaktır. Anahtar Kelimeler: Kablosuz Ağ, Karmaşık Ağ, Modelleme Abstract Together with the rapid advancement of technology and communication methods also drastically in recent years in technical innovations have occurred. The devices we use in our environment in one of the main reasons for the spread of wireless communications is the emergence of the ability to communicate with each other. Removal of these systems are important models. Complex network theory for wireless networks based on the work to be done therefore is aimed to develop a new model. This is the number of nodes in the model system will be designed to be affected least by the increase. To achieve this complex network theory as well as methods will be used. Results of this study will be developed a new model for wireless networks. Key words: Wireless Network, Complex Network, Modelling 1. Giriş Kablosuz iletişimin son yıllarda hızla gelişmesiyle beraber bu alanda yeni sistemler ve teknolojiler ortaya çıkmaktadır. Bu teknolojilerden bazıları Kablosuz Gezgin Özel Ağ (MANET) teknolojileridir. Kablosuz Gezgin Özel Ağlar hayatımızda gün geçtikçe daha çok yer etmektedir. Evimizde bulunan TV, cep telefonu ve bilgisayar gibi cihazlar birbirleriyle haberleşmektedir. İlerleyen dönemlerde ise çevrede var olan nesnelerin birbirleriyle haberleştikleri görülecektir [1][2]. Modelleme ve Benzetim Ağ konularının vazgeçilmez unsurlarındandır [3]. Bundan dolayı Kablosuz Ağlar için bilgisayar ortamındaki benzetim araçlarında kullanılmak üzere birçok model geliştirilmiştir. Son yıllarda Ağ analizlerinde çok büyük ağların oluşması nedeniyle hızlı bir ivmelenme olmaktadır. Karmaşık Ağlar ise son zamanlarda sistemlerin modellenmesinde *Corresponding author: Address: Faculty of Computer and IT, Department of Computer Sakarya University, 54187, Sakarya TURKEY. E-mail address: fatihc@sakarya.edu.tr, Phone: +902642957119

F. CELIK et al./ ISITES2015 Valencia -Spain 1345 kullanılan yeni yöntemlerden bir tanesidir. Karmaşık Ağlar, karmaşık sistemleri modellemek ve incelemek için kullanılabilecek yöntemlerdendir. Sistemi bol sayıda belirgin parçanın etkileşimi olarak değerlendirmektir [4]. Albert-László Barabási ve ekibi tarafından gerçek ağların geleneksel ağ teorisinden çok daha farklı davrandığı tespit edildi. Genel olarak, gerçek ağlar ortalama bir sistemde benzer sayıda düğüm ve bağlantıdan oluşan sistemler olarak varsayılmaktaydı. Bu genelde rasgele graflar ile modellenmektedir. Fakat modern ağ araştırmaları, çok düğümün az bağlantıyla sahip olmasının aksine çok bağlantı olan ağların az düğüme sahip olduğunu göstermektedir. Bu karakteristik biyolojik ağlardan sosyal ağlara kadar çoğu gerçek ağda bulunmaktadır [5]. Sosyal ağlardaki ilişkilerin modellenmesi, Uçuş rotalarının modellenmesi, İnternet ağının modellenmesi örnek olarak verilebilir. 2. Problem Tanımı Bir ortamda birden fazla hatta onlarca kablosuz cihaz bulunabilir. Uygulamaya bağlı olarak, büyük bir alanda yerleştirilmiş düğümler şeklinde olabileceği gibi küçük bir ortama çok fazla düğüm yerleştirilerek yüksek yoğunluklu ağlar oluşturulabilir. Ağın bu iki durumunda da herhangi bir noktadan yola çıkarılan paketlerin istenilen hedef noktaya ulaştırılması gerekmektedir. Bu durumu ifade eden probleme ölçeklenebilirlik denir. Bu nedenle ölçeklenebilirlik Kablosuz ağ konularının başlıca problemlerindendir.. Sahada karşılaşılacak ölçeklenebilirlik problemlerini öngörebilmek için öncelikle sistemin bilgisayar ortamında modellenmesi gerekmektedir. Ağları modelleyen araçlar literatürde mevcuttur. Bu araçlardan bir kısmı bu durumu dikkate almaktadır. Ölçeklenebilirlik problemini dikkate alarak geliştirilen modeller daha yoğun düğümlerin bulunduğu alanları modelleyebilmektedir. Örnek olarak Ns-2 simülatörü literatürde çoğunlukla kullanılan bilgisayar ağları modelleme ve benzetim aracı olmasına rağmen ölçeklenebilirlik yönü zayıf olduğundan bir ağda düğüm sayısı yüz ve üzerinde olduğu durumları modellemekte zorlanmaktadır [6]. Bu durum kullanılan modelleme aracının istenilen her ağı modellemesini engellemektedir. Buna karşın günümüzde ağlarda bulunan düğüm sayısı hızla artmaktadır. Bu durum da ölçeklenebilirlik problemini diğer problemlerin önüne çıkartmaktadır. Tablo 1. Ağ benzeticilerinin ölçeklenebilirlik karşılaştırması (Begg et al., 2006) Benzetim Aracı Ns-2 Pdns OPNET OMNET++ J-sim SSFnet GloMoSim Ölçeklenebilirlik Zayıf Çok Güçlü Orta Orta Güçlü Çok Güçlü Çok Güçlü

F. CELIK et al./ ISITES2015 Valencia -Spain 1346 Modelleme ve benzetim araçları içinde ölçeklenebilirlik probleminin çözümü açısından güçlü yönleri sahip olan araçlar mevcuttur. Fakat bu araçlar temelde kablolu ağlar için geliştirilmiştir. Modelleme ve benzetim araçları içinde kablosuz ağlar için geliştirilen modeller kablolu ağlardan türetilmiştir. Sadece kablosuz ağlar için geliştirilmiş bir modelleme ve benzetim aracı mevcut değildir. 3. Tasarım Prosedürleri Uygulamaya bağlı olarak, büyük bir alanda yerleştirilmiş düğümler şeklinde olabileceği gibi küçük bir ortama çok fazla düğüm yerleştirilerek yüksek yoğunluklu ağlar oluşturulabilir. Bu nedenle ölçeklenebilirlik kablosuz ağ konularının başlıca problemlerindendir [7]. Bu probleme çözüm önerisi getirebilmek için kablosuz ağlar için karmaşık ağ tabanlı bilgisayar modeli tasarımı gerçekleştirilecektir. Geliştirilecek model ölçeklenebilirlik problemine odaklanacağından karmaşık ağ teorisinin bir yaklaşımı olan ölçekten bağımsız (scale-free) yöntemi kullanılacaktır. Farklı ağ (rasgele, ızgara vb.) modellerinde düğümler ile bağlantılar arasındaki ilişki üzerinde fazlaca durulmamaktadır. Karmaşık ağ teorisindeki ölçekten bağımsız (scale-free) yöntemi ise düğüm ve bağlantılar arasındaki ilişkiler üzerine yoğunlaşmaktadır. (a) Rasgele model (b) Ölçekten bağımsız model Şekil 1. 32 düğümlü ağda rasgele ve ölçekten bağımsız karşılaştırması Şekil 1 de görüldüğü gibi ölçekten bağımsız (scale-free) yöntemi kullanımında düğüm ve bağlantılar ayrı ayır ele alınacağından düğüm sayısı ve düğüm bağlı ayrıt (bağlantı) sayısı hesaplanacaktır. Tasarımı yapılacak model bir graf (G) olarak ele alınacak ve ayrıtları oluşturan kümede (E) olarak kabul edilecektir. Her bir v düğümünün derecesi (düğüme bağlı bulunan ayrıt sayısı) deg(v) olarak gösterilecektir.

F. CELIK et al./ ISITES2015 Valencia -Spain 1347 En yüksek dereceli düğümler birbirlerine bağlandığında graf maksimum dereceye ulaşacak ve aşağıdaki formülle hesaplanacaktır. s( G) u, v E deg( u) deg( v) (1) G ile derece dağılımı aynı olan tüm grafların kümesinde H için s(h) nin maksimum değeri smax olarak gösterilmektedir. s( G) S( G) s max (2) Bu formülde grafa ait maksimum derece ile tüm graflara ait maksimum derece birbirine bölündüğünden 0 ile 1 arası bir değer üretilecektir. Değer 1 e yakın olursa G grafı ölçekten bağımsız olarak kabul edilecektir. Geliştirilecek model ölçekten bağımsız olması için modelimizde düğüm bağlantıları 1 değerine yakın olacak şekilde organize edilecektir. Tasarımı gerçekleştirilen model java programlama dili kullanarak yazılım haline getirilecektir. Model gerçekleştirilirken kablosuz düğüm ve bağlantı için çalışma prensibi Atomik DEVS formalizmine göre olacaktır. Atomik DEVS modelleme yaklaşımı, sistemin ayrık olaylı davranışının değişik yönlerini tanımlayan bir yapıdadır. DEVS atomik model tanımı, değişken zaman periyotlarına sahip parçalı sabit eğriler şeklinde durumları (değişken değerler) ve ilişkili zaman eksenini tanımlar. Atomik model tanımı yeni durum değerlerinin nasıl üretileceğini ve ne zaman bu yeni değerlerin etkin olacağını da açıklar. Paralel bir atomik DEVS modeli aşağıdaki yapıdadır [8][9]: Burada; M=<X, S, Y, int, ext, conf,, ta> X, giriş değerleri kümesi, S, durumlar kümesi, Y, çıkış değerleri kümesi, int : S S dahili geçiş fonksiyonu, ext : Q x X S harici geçiş fonksiyonu, burada; Q = {(s,e) s S, 0 e ta(s) toplam durum kümesi, e, en son olan geçişten bu yana geçen süredir. ext : Q x X S çakışma (confluent) geçiş fonksiyonu, : S Y çıkış fonksiyonu,

F. CELIK et al./ ISITES2015 Valencia -Spain 1348 ta: S R + 0, zaman ilerleme (time advance) fonksiyonu, 0 ve arasındaki pozitif reel sayılar kümesidir. Bu elemanların yorumu Şekil 8 de görülmektedir. Herhangi bir anda sistem bir s durumundadır ve hiçbir harici olay meydana gelmemesi durumunda, sistem ta(s) zamanı süresince s durumunda kalır. Yukarıda yapılan tanımdan anlaşılacağı üzere ta(s) bir reel sayı olmasına rağmen 0 ve değerlerini de alabilmektedir. Zaman ilerleme fonksiyonu ta(s) = 0 olduğunda, s durumunun süresi araya başka olaylar giremeyecek kadar çok kısadır bu durumda s durumunun bir geçici durum olduğunu belirtmek yanlış olmaz. İkinci durumda (ta(s) = olduğunda), harici bir olay bu durumu bozmadıkça sistem sonsuza kadar s durumunda kalır ve bu durumda s pasif bir durum olarak tanımlanır. Bir durumda kalma süresi dolduğu zaman (geçen süre e=ta(s) olduğu zaman), sistem (s) değerini çıkış olarak verir ve int(s) durumuna geçer. Bu anda, çıkışın dâhili geçişlerden hemen önce üretildiğine dikkat edilmelidir. Özetle tasarım aşamasında atomik kablosuz düğüm ve kablosuz bağlantının çalışma prensibi olarak Atomik DEVS formalizmi, bu düğümlerden oluşturulacak ağ modeli (birleşik model) için ise karmaşık ağ teorisinin ölçekten bağımsız (scale-free) yöntemi kullanılacaktır. Geliştirilecek olan model daha önce DEVS formalizmi ile birleşik modeli gerçekleştirilmiş olan ağ modeli ile karşılaştırılacaktır. Daha önce oluşturulan modelde rastgele ağ modeli kullanılmıştır. Yeni oluşturulan model ise karmaşık ağın ölçekten bağımsız (scale-free) yöntemini kullanacaktır. Sonuçlar Günümüzde, evlerimizde bulunan TV, cep telefonu ve bilgisayar gibi cihazlar birbirleriyle haberleşmektedir. İlerleyen dönemlerde ise çevrede var olan nesnelerin birbirleriyle haberleştikleri görülecektir. Aynı zamanda nesnelerin ürettiği veriler toplanarak çevre ile ilgili izlenimler elde edilecektir. Her geçen gün dünya çapında toplanan veri miktarı ve cihaz artışı düşünüldüğünde gelecekteki bu gibi büyük ölçekli sistemlerde oluşabilecek problemleri tahmin etmek ve çözümler getirmek için sistemlerin bilgisayar modellerinin çıkartılması gerekmektedir. Geliştirilecek model yardımıyla kablosuz ağlar ve kablosuz algılayıcı ağların büyük ölçeklerdeki davranışları incelenecektir. Geliştirilen bilgisayar modeli gerçek dünya da büyük ölçekli sistemleri oluştururken cihazları en verimli biçimde nasıl yerleştireceğimiz hakkında bilgi verecektir. Model bilgisayar ortamını bir kablosuz cihaz laboratuvarına çevireceğinde eğitim amaçlı olarak kullanılacaktır. Kaynaklar [1] Atzori L, Antonio I, Giacomo M. The internet of things: A survey. Computer networks 2010:54.15: 2787-2805. [2] Akyildiz I F, Su W, Sankarasubramaniam Y, Cayirci E. Wireless sensor networks: a survey. Computer networks, 2002:38(4), 393-422.

F. CELIK et al./ ISITES2015 Valencia -Spain 1349 [3] Kim S, Sarjoughıan HS, Elamvazhuthı V. DEVS-Suite: A Simulator Supporting Visual Experimentation Design and Behavior Monitoring, Spring Simulation Multiconference, Article no 161, San Diego, California. 2009. [4] Zhu H. Complex networks-based energy-efficient evolution model for wireless sensor networks.chaos, Solitons & Fractals 41. 2009:Volume 4, 1828-1835. [5] Barabási L, Réka A, Hawoong J. Scale-free characteristics of random networks: the topology of the world-wide web. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2000:281.1: 69-77. [6] Begg l, Liu W, Pawlıkowskı K, Perera S, Sirisena H. Survey of Simulators of Next Generation Networks for Studying Service Availability and Resilience, Technical Report TR- COSC 05/06, University of Canterbury, Christchurch, New Zeland. 2006. [7] Hong X, Gerla M, Pei G, Chiang C C. A group mobility model for ad hoc wireless networks. In Proceedings of the 2nd ACM international workshop on Modeling, analysis and simulation of wireless and mobile systems (pp. 53-60). ACM.1999. [8] Zeigler BP, Praehofer H, Kim, TG. Theory of Modelling and Simulation: Integrating Discrete Event and Continuous Complex Dynamic Systems, Academic Press, second edition. 2000. [9] Antoine-santoni T, Santucci JF, De Gentili E, Costa B. Discrete Event Modeling and Simulation of Wireless Sensor Network Performance, SIMULATION. 2008:84, 2/3, pp. 103-121.